out=DeepSpeed is a machine learning framework for deep learning models. It is designed to be easy to use and flexible. DeepSpeed is a Python library that provides a high-level API for training and inference on deep learning models. DeepSpeed is a Python library that provides a high-level API...
首先每个 GPU 卡都会先计算自己 partition 的 Transformer container,放在 container map 里面,这个类明确了自己需要载入的参数部分,会按 tensor parallel (tp_size) 先来切好。 每个GPU 卡都会把整个 checkpoint 的结构加载进来,这里在日志输出的时候很有迷惑性,好像它把整个参数都载入到了每块卡上,其实不然,这里只...
ZeRO、3D-Parallelism、DeepSpeed-MoE、ZeRO-Infinity等创新属于培训支柱[2]。 2.DeepSpeed-Inference DeepSpeed汇集了tensor、pipeline、expert和ZeRO-parallelism等并行技术的创新,并将它们与高性能定制推理内核、通信优化和异构内存技术相结合,以前所未有的规模实现推理,同时实现无与伦比的延迟、吞吐量和性能。降低...
DeepSpeed-Inference[8] 使用张量并行 (Tensor Parallelism) 以及高效的融合 CUDA 核函数在 128 这个大 batch size 下达到了每词 1 毫秒的超快推理性能。设置 pip install deepspeed>=0.7.3 运行 1.最快的方法是使用 TP 预分片 (TP = Tensor Parallel) 的 checkpoint，与非预分片的 bloom checkpoint 相比，它...
DeepSpeed-Inference使用张量并行 (Tensor Parallelism) 以及高效的融合 CUDA 核函数在 128 这个大 batch size 下达到了每词 1 毫秒的超快推理性能。 设置 pipinstalldeepspeed>=0.7.3 运行 1.最快的方法是使用 TP 预分片 (TP = Tensor Parallel) 的 checkpoint,与非预分片的 bloom checkpoint 相比,它仅需大约 ...
DeepSpeed-Inference[8]使用张量并行 (Tensor Parallelism) 以及高效的融合 CUDA 核函数在 128 这个大 batch size 下达到了每词 1 毫秒的超快推理性能。 设置 pipinstalldeepspeed>=0.7.3 运行 1.最快的方法是使用 TP 预分片 (TP = Tensor Parallel) 的 checkpoint,与非预分片的 bloom checkpoint 相比,它仅需...
tensor_parallel.tp_size instead [2023-05-17 0840,881] [INFO] [logging.pylog_dist] [Rank 0] quantize_bits = 8 mlp_extra_grouping = False, quantize_groups = 1 Detected CUDA files, patching ldflags Emitting ninja build file /root/.cache/torch_extensions/py38_cu117/transformer_inference/...
2.DeepSpeed-Inference DeepSpeed汇集了tensor、pipeline、expert和ZeRO-parallelism等并行技术的创新,并将它们与高性能定制推理内核、通信优化和异构内存技术相结合,以前所未有的规模实现推理,同时实现无与伦比的延迟、吞吐量和性能。降低成本。这种推理系统技术的系统组合属于推理支柱[3]。
在DeepSpeed 中,启用Tensor Parallelism让每个 GPU 只运行模型的某个部分,减少显存占用并提高计算速度。 示例配置: { "tensor_parallel_degree": 8 } 1. 2. 3. 激活卸载:启用激活卸载(offload_activations)将中间激活卸载到CPU 内存,进一步减少 GPU 显存的使用。
DeepSpeed主要分成以下四个板块,包括:Training、Inference、Compression、Science 来自官方文档截图 Training DeepSpedd-Training提供了一套端到端大模型训练框架,是DeepSpeed的核心板块。因为DeepSpeed是基于PyTorch搭建,且兼容了Transformers,所以对于新用户学习成本较低,可以快速上手,快速实现自有工程的搭建。并且DeepSpeed在DeepS...