pip install deepspeed-mii 2) 使用 基础: import mii pipe = mii.pipeline("mistralai/Mistral-7B-v0.1") response = pipe(["DeepSpeed is", "Seattle is"], max_new_tokens=128) print(response) 张量并行版: # Run on a single GPU deepspeed --num_gpus 1 mii-example.py # Run on multiple GPU...
高效的内存优化:DeepSpeed 具有先进的内存优化技术,如 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer),这可以在训练过程中大幅减少 GPU 内存的使用,使得大模型训练成为可能。 灵活性:DeepSpeed 提供了更多的定制选项和功能,例如,支持低延迟的推理、复用训练组件等,适合复杂的训练和部署需求。 广泛的社区支持:DeepSpeed 由 Microsoft 主...
DeepSpeed 是由微软开发的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型，并提供了更多的优化策略和工具，如 zero、offload 等。支持多种并行策略，如数据并行、模型并行、流水线并行以及它们的组合（3D 并行），可以在多个维度上优化模型的训练和推理。LightLLM 是一个基于 Python 的 LLM 推理和服务框架，以轻量级设计、易...
DeepSpeed:微软开发的深度学习优化库,旨在简化和加速分布式训练和推理过程。eepSpeed 引入了 Zero Redundancy Optimizer(ZeRO)等优化技术,支持高效的内存管理和并行计算。与 Megatron-LM 相结合,形成了 Megatron-DeepSpeed 框架,实现了 3D 并行(数据并行、张量并行和流水线并行)的高效训练,能够处理超大规模模型的训练任务。
与其他框架相比,DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中,主要优势在于支持更大规模的模型、提供了更多的优化策略和工具(例如 ZeRO 和 Offload 等) 用3D 并行化实现万亿参数模型训练: DeepSpeed 实现了三种并行方法的灵活组合:ZeRO 支持的数据并行,流水线并行和张量切片模型并行。3D 并行性适应...
结果显示,DeepSpeed-FastGen在相同延迟下吞吐量更高,或者在相同吞吐量下延迟更低。 2. 有效吞吐量 考虑了首个token延迟和生成token速率等指标,更能反映交互式应用的性能。DeepSpeed-FastGen的有效吞吐量相对vLLM提升可达2.3倍。 3. Token级别的延迟分析 同时,我们分析了每个token的生成延迟分布,DeepSpeed-FastGen的尾...
DeepSpeed-MII 是 DeepSpeed 的一个新的开源 Python 库,旨在使模型不仅低延迟和低成本推理,而且还易于访问。 一般有几个需求 统一api,这样切换模型时上游应用无感,最好是 OpenAI-compatible,其api 被主要上游框架(比如langchain)兼容 支持流式输出和普通输出 ...
DeepSpeed 是由微软开发的分布式训练工具,旨在支持更大规模的模型,并提供了更多的优化策略和工具,如 zero、offload 等。支持多种并行策略,如数据并行、模型并行、流水线并行以及它们的组合(3D 并行),可以在多个维度上优化模型的训练和推理。 LightLLM 是一个基于 Python 的 LLM 推理和服务框架,以轻量级设计、易于扩展...
Deepspeed是微软推出的一个开源分布式工具,其集合了分布式训练、推断、压缩等高效模块。 该工具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...
用3D 并行化实现万亿参数模型训练: DeepSpeed 实现了三种并行方法的灵活组合:ZeRO 支持的数据并行,流水线并行和张量切片模型并行。3D 并行性适应了不同工作负载的需求,以支持具有万亿参数的超大型模型,同时实现了近乎完美的显存扩展性和吞吐量扩展效率。此外,其提高的通信效率使用户可以在网络带宽有限的常规群集上以 2...