DeepSpeed 教程

什么是 DeepSpeed?

DeepSpeed 是一个强大的深度学习优化库，它使得在训练大型模型时克服许多挑战成为可能。它允许我们进行更快、更高效和规模更大的模型训练，并具有 ZeRO 冗余优化、3D 并行、混合精度训练和梯度检查点等功能。

由于 DeepSpeed 与您的工作流程集成，大型模型的可能性变得更加容易实现，即使在有界计算上也是如此。 DeepSpeed 是该领域的关键推动者之一，在深度学习不断发展的同时，它不断突破人工智能研究和应用的极限。

为什么要使用 DeepSpeed?

以下是考虑使用 DeepSpeed 的几个主要原因 −

训练大型模型的挑战

深度学习彻底改变了许多行业。虽然它帮助并改进了许多垂直行业，例如自然语言处理或计算机视觉，但大规模模型训练仍然面临着一些计算和内存挑战。这时 DeepSpeed 就应运而生了。

DeepSpeed 是微软的一个开源深度学习优化库，其雄心勃勃的目标是让大规模模型训练更快、更高效、更易于访问。本文将更多地概述 DeepSpeed，重点介绍其主要特性和功能，将其与其他深度学习框架进行比较，并探索用例和行业应用。

DeepSpeed:问题的解决方案

DeepSpeed 诞生于对深度学习模型实际训练的迫切需求，最重要的是像 GPT-3 这样的超大模型，它们都有数十亿个参数。这些类型的模型需要相当多的计算资源进行训练；有时，由于无法使用高端硬件，甚至一些研究人员和开发人员也无法做到这一点。

DeepSpeed 结合混合精度训练和梯度检查点等技术以及数据并行、管道并行和模型并行等并行策略来优化此训练过程。换句话说，通过这种优化，DeepSpeed 使开发人员在训练更大的模型时可以节省更多时间并降低成本。

可以说 DeepSpeed 最酷的功能是它允许将模型扩展到框架传统支持的范围之外。例如，DeepSpeed 的 3D 并行数据、管道并行和张量切片并行允许训练具有比单个 GPU 内存更多参数的模型。

DeepSpeed 的主要功能

DeepSpeed 拥有深度学习模型中可以想到的一切，可以更轻松、更高效、更可扩展地进行训练和部署。以下是一些主要功能 −

1. ZeRO 冗余优化器 (ZeRO)

这种新颖的优化技术被命名为 ZeRO。DeepSpeed 引入了它，它在训练模型时减少了内存使用量，因为它支持训练大型模型，同时将模型状态(即优化器状态、梯度和参数)划分到许多这样的 GPU 上，这样没有一个 GPU 包含整个模型。

2. 3D 并行

DeepSpeed 中的 3-D 并行将数据并行与模型并行和管道并行交织在一起，以在多个 GPU 和节点上扩展训练模型，避免在训练超大模型时出现内存瓶颈。

3. 混合精度训练

DeepSpeed 支持混合精度训练:在需要时，它将大部分计算保持在 16 位浮点精度。这减少了内存消耗并加速了训练，而不会降低模型精度。

4. 梯度检查点

梯度检查点是一种节省内存的策略，可在计算开销和减少内存消耗之间做出合理的折衷。DeepSpeed 借助选择性地将激活存储在前向跳过中，允许动态重新计算后向跳过计算并减少整体内存占用。

5. 稀疏注意力

DeepSpeed 还引入了稀疏注意力机制，这引起了人们对 Transformer 等模型的特别关注。它降低了自注意力层的计算复杂度，使得更大序列的训练或者现有模型的训练成本更低。

与其他深度学习框架的比较

DeepSpeed 在其他深度学习框架中的独特之处在于它专注于大规模模型训练优化。下面与一些流行的框架进行了比较。

1. TensorFlow

TensorFlow 是一个在 Google 内部发展起来的开源、非常流行的深度学习框架。作为一个基础框架，它包含许多可用于模型训练的不同优化，但这些优化并不是专门针对超大模型训练的挑战。虽然 TensorFlow 对分布式训练提供了强大的支持，但 DeepSpeed 中的 ZeRO 优化和 3D 并行性更适合大规模训练。

2. PyTorch

其他非常著名的包括 Facebook 的 PyTorch，因为它具有动态计算图和易用性。DeepSpeed 在内部使用 PyTorch，因为它灵活，同时添加了许多重要的优化来处理大型模型训练。已经使用 PyTorch 的用户可以轻松地将 DeepSpeed 集成到他们现有的工作流程中，并立即利用其高级功能。

3. Horovod

它是一个用于分布式深度学习的开源框架，主要应用于 TensorFlow 和 PyTorch。 Horovod 专注于数据并行，而 DeepSpeed 支持更广泛的并行策略，即 3D 并行，以及在训练大型模型时非常方便的内存优化。

用例和行业应用

DeepSpeed 已进入不同行业的应用，尤其是在大型模型训练中。以下是一些用例 −

1. 自然语言处理

DeepSpeed 在大多数与 NLP 相关的任务中都有广泛的应用，包括文本生成、情感分析和机器翻译。DeepSpeed 的优化非常有效，特别是对于 GPT-3 和 BERT 等计算成本非常高的数百万参数模型。

2. 计算机视觉

一般来说，计算机视觉是资源密集型的；图像分类、对象检测和生成的大型模型训练已经完成。DeepSpeed 加速了这些过程，因此也使其成为计算机视觉研究人员和从业人员的重要工具。

3. 科学研究

DeepSpeed 还可以对模拟气候建模和分子动力学等领域复杂现象的大型模型进行更深入的科学研究。因此，研究人员可以高效地成功训练大型模型，从而推动他们突破科学发现的界限。

4. 推荐系统

DeepSpeed 能够在多个 GPU 和节点上扩展模型训练的能力对推荐系统非常有用，推荐系统需要大型模型来提供个性化内容。它将使训练更快，从而提供更好的建议。

开始使用 DeepSpeed

这里有一个简单的代码片段，它将在您的 Python 环境 中安装 DeepSpeed 库，然后再了解 DeepSpeed 的功能 −

pip install deepspeed

上面的命令将安装 deep speed 及其所有依赖项，为您的环境做好准备，以训练深度学习模型。

DeepSpeed 常见问题解答

在本节中，我们收集了一组有关 DeepSpeed 的常见问题，并附上答案 −