三、RLHF 系统：整合训练和推理能力为 一个统一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine简称 DeepSpeed-HE）中进行RLHF 训练。DeepSpeed-HE 实现在RLH 中无缝地在推理和训练模式之间切换，从而利用DeepSpeed-Inference 的各种优化，如张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成，同时对训练部分还能从ZeRO-和LoRA-based 内存...
为了应对这些挑战，我们将 DeepSpeed 训练和推理的系统功能整合为一个统一的基础设施，称为混合引擎（Hybrid Engine）。它利用原始 DeepSpeed 引擎进行高速训练模式，同时轻松应用 DeepSpeed 推理引擎进行生成 / 评估模式，为第三阶段的 RLHF 训练提供了一个明显更快的训练系统。如图 2 所示，DeepSpeed 训练和推理引擎之...
engine:如果传入的模型不属于PipelineModule,则先初始化DeepSpeed配置(即DeepSpeedConfig),然后初始化DeepSpeed引擎(DeepSpeedHybridEngine/DeepSpeedEngine);否则,先初始化DeepSpeed配置(即DeepSpeedConfig),然后初始化PipelineEngine; 返回engine、engine的optimizer、engine的training_dataloader、engine的lr_scheduler; c)DeepSpeedCo...
为了应对这些挑战,DeepSpeed-Chat将DeepSpeed训练和推理的系统功能整合为一个统一的基础设施,称为混合引擎(Hybrid Engine)。它利用原始DeepSpeed引擎进行高速训练模式,同时轻松应用DeepSpeed推理引擎进行生成/评估模式,为第三阶段的RLHF训练提供了一个明显更快的训练系统。如下图所示,DeepSpeed训练和推理引擎之间的过渡是无缝...
不过目前DeepSpeed-Chat也没有解决，需要关闭Hybrid Engine进行训练。DeepSpeed-Chat还有一个很严重的问题就是，在make experience的时候，强制Actor Model生成到最大长度（设置max_length=min_length=max_min_length），这样子导致模型生成偏差很大。对于一个简单的问题，模型可能本来生成简单的一句话就可以完美回答了，...
DeepSpeed Hybrid Engine 统一的高效混合引擎 为RLHF 训练提供动力并进行优化 DeepSpeed-Chat 流程的前两步与大型模型的常规微调相似,得益于基于 ZeRO 的内存管理优化和 DeepSpeed 训练中的并行策略灵活组合,实现了规模和速度的提升。然而,流程的第三步在性能方面是最具挑战性的部分。每次迭代都需要高效处理两个阶段:a...
总的来说,DeepSpeed-Chat通过其一键式RLHF训练和高效的DeepSpeed Hybrid Engine,为类ChatGPT大模型的训练带来了革命性的突破。它不仅大幅提升了训练速度和经济性,还使得RLHF训练真正普及到了AI社区。随着DeepSpeed-Chat的不断发展和完善,我们有理由相信,未来会有更多功能强大、易于训练的类ChatGPT模型涌现出来,为人工智...
DeepSpeed Hybrid Engine:一种新的系统支持,用于在所有规模上进行快速、经济和可扩展的 RLHF 训练。它基于你喜欢的 DeepSpeed 的系统能力,如 ZeRO 技术和 DeepSpeed-Inference; 轻松愉快的训练体验:一个单独的脚本,能够接受一个预训练的 Huggingface 模型,并将其运行通过 RLHF 训练的所有三个步骤。
团队将DeepSpeed的训练（training engine）和推理能力（inference engine) 整合成了一个统一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine or DeepSpeed-HE）中，用于RLHF训练。由于，DeepSpeed-HE能够无缝地在推理和训练模式之间切换，因此可以利用来自DeepSpeed-Inference的各种优化。DeepSpeed-RLHF系统在大规模训练中具有无与伦比的...
团队将 DeepSpeed 的训练(training engine)和推理能力(inference engine) 整合成了一个统一的混合引擎(DeepSpeed Hybrid Engine or DeepSpeed-HE)中,用于 RLHF 训练。由于,DeepSpeed-HE 能够无缝地在推理和训练模式之间切换,因此可以利用来自 DeepSpeed-Inference 的各种优化。