目录1.数据训练配置2.模型载入3.优化器设置4.DeepSpeed设置5.DeepSpeed初始化6.模型训练LLAMA模型子结构：1.数据训练配置利用PyTorch和Transformers库创建数据加载器，它支持单机或多机分布式训练环境下的数据加载与采样。涉及的模块包括：DataLoader:由PyTorch提供，用于数据集到模型的数据加载。RandomSampler和SequentialSampler:PyTorch提供的随机和顺序数据采样器。DistributedSampler:专为分布式训练设计的采样器。default_data_collator:Transformers库的默认数
AI：DeepSpeedChat(一款帮用户训练自己模型的工具且简单/低成本/快RLHF训练类ChatGPT高质量大模型)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录DeepSpeedChat的简介DeepSpeed-Chat的产生背景DeepSpeed-Chat的简介DeepSpeed-Chat的三大功能DeepSpeed-RLHF系统三大优势DeepSpeedChat的安装和使用方法1、简单易用的ChatGPT训练和推理体验使用DeepSpeed-Chat的RLHF示例可以轻松训练您的第一个ChatGPT样式模型a)一个脚本完成RLHF训练的所有三个阶段并生成您的第一个ChatGPT模型！b)使用
基于LLaMA-Factory，用4个V100的GPU，如下命令训练ChatGLM3：deepspeed--num_gpus4--master_port=9901src/train_bash.py\--deepspeedds_config.json\--stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetaaa,bbb\--templatechatglm3\--finetuning_typelora\--lora_targetquery_key_value\--output_diroutput/aaabbbcc
目录DeepSpeed配置参数-快速上手batchSizeoptimizerschedulerfp16zerooptimizationcsvmonitor例子DeepSpeed配置参数-快速上手DeepSpeed是微软发布的用于PyTorch的开源深度学习优化库。其主要特性是：异构计算：ZeRO-Offload机制同时利用CPU和GPU内存，使得在GPU单卡上训练10倍大的模型；计算加速：SparseAttentionkernel技术，支持的输入序列更长（10倍），执行速度更快（6倍），且保持精度；3D并行：在多个worker之间，划分模型的各个层，借用了英伟达的Megatron-LM，减少显
GPT-4和LLaMA这样的大型语言模型（LLMs）已在各个层次上成为了集成AI的主流服务应用。从常规聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到各个软件中的Copilot功能，这些模型的部署和服务需求正在迅速增加。像DeepSpeed、PyTorch和其他几个框架可以在LLM训练期间实现良好的硬件利用率，但它们在与用户互动及处理开放式文本生成等任务时，受限于这些操作的计算密集度相对较低，现有系统往往在推理吞吐量上遇到瓶颈。为了解决这一问题，使用类似vLLM这样由PagedAttention驱动的框架或是Orca系统可以显著提高LLM推理的性能。然而，这些系统在面对长提示的工作负载时，依旧难以提供良好的服
部署环境Windows1164bitsVisualStudio2022CUDAv11.8Python3.10PyTorch 2.0.0+cu118下载DeepSpeedgitclonehttps://github.com/microsoft/DeepSpeed.git需要修改的文件DeepSpeed\setup.py***添加以下三行环境变量os.environ['DISTUTILS_USE_SDK']='1'os.environ['DS_BUILD_AIO']='0'os.environ['DS_BUILD_SPARSE_ATTN']='0' DeepSpeed\csrc\quantizat
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti
PTM：大模型加速方法或框架(预训练阶段/推理阶段)的简介、常用框架(Megatron-LM/Colossal-AI/DeepSpeed等，FastLLM/vLLM等)、案例应用之详细攻略目录一、大模型预训练阶段—加速方法或框架(以分布式深度学习为核心)
1.概览1.1背景（Why）近些年，chatGPT及类似模型引发了人工智能领域的风潮，大小公司想要更轻松、快速、经济的训练和部署自己的类chatGPT模型，但是随着模型越来越大，训练数据规模也越来越大，训练成本随之增加。训练这样的大模型，需要昂贵的多卡多节点GPU集群，硬件资源昂贵。即使拥有了GPU集群，现有的开源系统训练效率对机器利用率低。通常也达不到机器所能达到的最大效率的50%，也就是说更好的资源不代表更高的吞吐量，系统有更好的吞吐量也不一定训练的模型精准率更高，收敛更快，更不能说明这样的开源软件更好用。基于这样的现状，希望拥有一个高效、有效且易于使用的开源系统，帮助开发提高生产力。微软
DeepSpeed是微软推出的大规模模型分布式训练的工具，主要实现了ZeRO并行训练算法。原始文档链接：DeepSpeed一、DeepSpeed目前支持的功能Optimizerstatepartitioning(ZeROstage1)Gradientpartitioning(ZeROstage2)Parameterpartitioning(ZeROstage3)CustommixedprecisiontraininghandlingArangeoffastCUDA-extension-basedoptimizersZeRO-OffloadtoCPUandNVMe二、DeepSpeed的使用2.
