DeepSpeed官网,微软开发的开源深度学习优化库,大规模模型分布式训练的工具
什么是DeepSpeed?
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。DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它通过多种技术手段来加速训练，包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具，如分布式训练管理、内存优化和模型压缩等，以帮助开发者更好地管理和优化大规模深度学习训练任务。此外deepspeed基于pytorch构建，只需要简单修改即可迁移。DeepSpeed已经在许多大规模深度学习项目中得到了应用，包括语言模型、图像分类、目标检测等等。
DeepSpeed官网:
github开源地址:
DeepSpeed 只需单击一下即可实现类似 ChatGPT 的模型训练，与 SOTA RLHF 系统相比，速度提高了 15 倍，在所有规模上都降低了前所未有的成本
DeepSpeed 是一个深度学习优化库，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。
DeepSpeed Chat三大核心功能
DeepSpeed Chat是一种强大的对话式AI模型，具有简化训练和增强推理体验的核心功能。它通过以下三个方面提供优化：
- 训练和推理的简化： DeepSpeed Chat通过简化训练过程和提供推理API，使开发者能够轻松进行多个训练步骤，并在完成后进行对话式交互测试。这样，开发者只需一个脚本就能实现训练和推理，简化了整个开发流程。
- DeepSpeed-RLHF模块： DeepSpeed-RLHF模块采用了InstructGPT论文中的训练模式，并提供了数据抽象和混合功能，支持开发者使用多个不同来源的数据源进行训练。这样，开发者可以更灵活地选择和组合数据，提高模型的训练效果和表现能力。
- DeepSpeed-RLHF系统： DeepSpeed团队将训练引擎和推理引擎整合为一个统一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine，简称DeepSpeed-HE），用于RLHF训练。这个系统能够无缝地在推理和训练模式之间切换，并利用DeepSpeed-Inference的各种优化。这样一来，DeepSpeed-HE在大规模训练中展现出无与伦比的效率和性能。
DeepSpeed-RLHF系统的优势在于其高效性、经济性和扩展性：
高效且经济：DeepSpeed-HE比现有系统快15倍以上，使RLHF训练变得快速且经济实惠。例如，使用DeepSpeed-HE在Azure云上训练一个OPT-13B模型只需9小时，训练一个OPT-30B模型只需18小时，而且成本分别不到300美元和600美元。
卓越的扩展性：DeepSpeed-HE能够支持训练拥有数千亿参数的模型，并在多节点多GPU系统上展现出卓越的扩展性。即使是一个拥有130亿参数的模型，也只需1.25小时就能完成训练。对于拥有1750亿参数的模型，使用DeepSpeed-HE进行训练也只需不到一天的时间。
实现RLHF训练的普及化：DeepSpeed-HE仅凭单个GPU就能支持训练超过130亿参数的模型。这使得那些无法使用多GPU系统的数据科学家和研究者能够轻松创建轻量级和大型且功能强大的RLHF模型，以满足不同的使用场景需求。
DeepSpeed Chat通过其强大的功能和优化，使得训练和推理对话式AI模型变得更加高效、经济和易于扩展，从而推动了RLHF训练的发展和普及化。