DeepSpeed 教程

什麼是 DeepSpeed？

DeepSpeed 是一個強大的**深度學習最佳化庫**，它使我們能夠克服訓練大型模型時面臨的許多挑戰。它允許我們透過諸如 ZeRO 冗餘最佳化、3D 並行、混合精度訓練和梯度檢查點等功能，實現更快速、更高效和可擴充套件的模型訓練。

由於**DeepSpeed** 整合到您的工作流程中，即使在計算資源受限的情況下，大型模型的可能性也變得更加容易獲得。DeepSpeed 是該領域的關鍵推動者之一，它不斷突破人工智慧研究和應用的邊界，同時深度學習也在不斷發展。

為什麼選擇 DeepSpeed？

以下是一些考慮使用 DeepSpeed 的關鍵原因：

訓練大型模型的挑戰

深度學習 徹底改變了許多行業。雖然它幫助並改善了許多垂直領域，例如**自然語言處理**或計算機視覺，但大型模型訓練仍然面臨著若干計算和記憶體方面的挑戰。這就是 DeepSpeed 出現的原因。

DeepSpeed 是微軟的一個開源深度學習最佳化庫，它雄心勃勃地希望使大型模型訓練更快、更高效、更易於訪問。這將更像是一個 DeepSpeed 的概述，重點介紹其關鍵特性和功能，將其與其他深度學習框架進行比較，並探討用例和行業應用。

DeepSpeed：問題的解決方案

DeepSpeed 的誕生源於對深度學習模型（尤其是像 GPT-3 這樣擁有數十億引數的超大型模型）進行實際訓練的迫切需求。這些型別的模型需要大量的計算資源進行訓練；有時，即使對於一些研究人員和開發人員來說，由於無法訪問高階硬體而變得不可能。

DeepSpeed 透過結合混合精度訓練和梯度檢查點等技術，以及資料並行、流水線並行和模型並行等並行策略來最佳化訓練過程。換句話說，DeepSpeed 透過這種最佳化使開發人員能夠在訓練大型模型時節省更多時間並降低成本。

可以說，DeepSpeed 最酷的功能之一是它能夠將模型擴充套件到傳統框架支援範圍之外。例如，DeepSpeed 的 3D 並行（資料並行、流水線並行和張量切片並行）允許訓練引數量超過單個 GPU 記憶體容量的模型。

DeepSpeed 的關鍵特性

DeepSpeed 擁有深度學習模型在訓練和部署中所需的一切，使其變得更容易、更高效和更具可擴充套件性。以下是一些關鍵特性：

1. ZeRO 冗餘最佳化器 (ZeRO)

這種新穎的最佳化技術被稱為 ZeRO。DeepSpeed 引入了它，它減少了訓練模型時的記憶體使用量，因為它能夠在將模型狀態（即最佳化器狀態、梯度和引數）跨多個 GPU 進行分割槽的同時訓練大型模型，從而確保沒有單個 GPU 包含整個模型。

2. 3D 並行

DeepSpeed 中的 3D 並行將資料並行與模型並行和流水線並行交織在一起，以便在多個 GPU 和節點上擴充套件訓練模型，避免在訓練極大型模型時出現記憶體瓶頸。

3. 混合精度訓練

DeepSpeed 支援混合精度訓練：它在需要時將大部分計算保留在 16 位浮點數精度中。這減少了記憶體消耗並加速了訓練，而不會損失模型精度。

4. 梯度檢查點

梯度檢查點是一種節省記憶體的策略，它在計算開銷和減少記憶體消耗之間取得了合理的折衷。DeepSpeed 在選擇性地儲存前向跳躍中的啟用的同時，允許動態重新計算反向跳躍計算，並減少了整體記憶體佔用。

5. 稀疏注意力

DeepSpeed 還引入了稀疏注意力機制，這在像 Transformer 這樣的模型中引起了特別的興趣。它降低了自注意力層的計算複雜度，並能夠以更低的成本訓練更長的序列或訓練現有的模型。

與其他深度學習框架的比較

DeepSpeed 在其他深度學習框架中獨樹一幟，因為它專注於大型模型訓練的最佳化。下面是與一些流行框架的比較。

1. TensorFlow

**TensorFlow** 是一個開源的、非常流行的深度學習框架，它起源於 Google。作為一個基礎框架，它包含許多不同的最佳化方法，可用於模型訓練，但這些方法並非專門針對超大型模型訓練中的挑戰。雖然 TensorFlow 中存在強大的分散式訓練支援，但 DeepSpeed 中的 ZeRO 最佳化和 3D 並行更適合大型規模訓練。

2. PyTorch

其他非常著名的框架包括 Facebook 的**PyTorch**，因為它具有動態計算圖和易用性。DeepSpeed 在內部使用 PyTorch，因為它具有靈活性，同時添加了許多重要的最佳化來處理大型模型訓練。已經在使用 PyTorch 的使用者可以輕鬆地將其整合到其現有工作流程中，並立即利用其高階功能。

3. Horovod

它是一個用於分散式深度學習的開源框架，主要應用於 TensorFlow 和 PyTorch。雖然 Horovod 專注於資料並行，但 DeepSpeed 支援更廣泛的並行策略，稱為 3D 並行，以及在訓練大型模型時非常方便的記憶體最佳化。

用例和行業應用

DeepSpeed 已被應用於各個行業的應用中，尤其是在大型模型訓練方面。以下是一些用例：

1. 自然語言處理

DeepSpeed 在大多數與 NLP 相關的任務中都有廣泛的應用，包括文字生成、情感分析和機器翻譯。DeepSpeed 的最佳化非常有效，尤其是在 GPT-3 和 BERT 等擁有數百萬引數的模型中，這些模型的計算成本非常高。

2. 計算機視覺

總的來說，**計算機** 視覺是資源密集型的；它用於影像分類、目標檢測和生成中的大型模型訓練。DeepSpeed 加速了這些訓練，因此也成為計算機視覺研究人員和從業者的一項重要工具。

3. 科學研究

DeepSpeed 還能夠對模擬氣候建模和分子動力學等領域複雜現象的大型模型進行更深入的研究。因此，它可以有效地幫助研究人員成功地訓練大型模型，從而使他們能夠突破科學發現的邊界。

4. 推薦系統

DeepSpeed 能夠跨多個 GPU 和節點擴充套件模型訓練的能力，已很好地服務於推薦系統，這些系統需要大型模型來提供個性化內容。它將使訓練更快，從而提供更好的推薦。

DeepSpeed 入門指南

在深入瞭解 DeepSpeed 的功能之前，以下是一個簡單的程式碼片段，它將在您的**Python 環境** 中安裝 DeepSpeed 庫：

pip install deepspeed

上面的命令將安裝 DeepSpeed 及其所有依賴項，為訓練深度學習模型做好環境準備。

DeepSpeed 常見問題

在本節中，我們收集了一組關於 DeepSpeed 的**常見問題**及其答案：

DeepSpeed 如何與 PyTorch 整合？

DeepSpeed 提供了一個簡單的 API，允許您包裝 PyTorch 模型並使用 DeepSpeed 的最佳化功能。

DeepSpeed 可以與分散式訓練一起使用嗎？

是的，DeepSpeed 的設計使得您可以使用 DeepSpeed 在分散式環境中訓練模型。

為什麼使用 DeepSpeed？

DeepSpeed 庫允許我們進行更快速、更高效和可擴充套件的模型訓練。

DeepSpeed 支援哪些模型？

DeepSpeed 支援各種模型，例如 Transformer、卷積神經網路 (CNN)、迴圈神經網路 (RNN)、GAN 等。

DeepSpeed 可以用於研究嗎？

是的，DeepSpeed 可用於研究人員在大型模型上的工作。