deepspeed本地喂养训练

### Deepspeed本地训练教程 #### 使用Deepspeed进行模型训练的基础概念 Deepspeed 是一种用于高效分布式深度学习的库，能够显著降低内存消耗并加速大规模模型的训练过程。它支持多种优化技术，包括 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)，可以实现高效的参数、梯度和优化状态分区[^1]。 #### 安装依赖项 为了使用 Deepspeed 进行本地模型训练，首先需要安装必要的软件包。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install deepspeed transformers datasets torch ``` #### 配置环境变量 如果计划在单机多 GPU 上运行，则需设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定可用的 GPU 设备编号。例如，在两块 GPU 的情况下可执行如下操作： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` #### 编写训练脚本 编写一个基于 PyTorch 或 Hugging Face Transformers 库的训练脚本，并集成 Deepspeed 支持。以下是基本框架： ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import deepspeed # 加载预训练模型与分词器 model_name_or_path = "gpt2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 准备数据集 def prepare_dataset(): from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1') tokenized_data = tokenizer(dataset['train']['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt") return tokenized_data.input_ids, tokenized_data.attention_mask input_ids, attention_mask = prepare_dataset() class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, input_ids, attention_mask): self.input_ids = input_ids self.attention_mask = attention_mask def __len__(self): return len(self.input_ids) def __getitem__(self, idx): return { 'input_ids': self.input_ids[idx], 'attention_mask': self.attention_mask[idx] } dataset = CustomDataset(input_ids, attention_mask) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8) # 设置 DeepSpeed 配置文件路径 ds_config = "./ds_config.json" # 初始化 DeepSpeed 引擎 engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize( model=model, config_params=ds_config, model_parameters=model.parameters() ) # 训练循环 for epoch in range(3): # 假设训练三个epoch for batch in dataloader: outputs = engine(**batch) loss = outputs.loss engine.backward(loss) engine.step() ``` 上述代码展示了如何通过 `deepspeed` 对模型进行初始化以及定义训练流程。注意这里的配置文件路径指向了一个 JSON 文件 (`ds_config.json`)，该文件包含了关于混合精度、激活检查点等选项的具体设定[^2]。 #### 创建DeepSpeed配置文件(ds_config.json) 下面是一个简单的 ds_config.json 示例，其中启用了 FP16 和 ZeroRedundancyOptimizer Stage 2: ```json { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 0.0001, "betas": [0.9, 0.999], "eps": 1e-8, "weight_decay": 3e-7 } }, "zero_optimization": { "stage": 2, "allgather_partitions": true, "reduce_scatter": true, "overlap_comm": true, "contiguous_gradients": true } } ``` 此配置文件中的关键字段解释如下： - **fp16**: 启用半精度浮点数计算以减少显存占用。 - **optimizer**: 自定义优化算法及其超参。 - **zero_optimization**: 控制 ZeRO 的具体行为，这里选择了第二阶段（Stage 2），它可以进一步节省显存资源。 #### 数据加载与处理 对于大型语言模型的数据准备来说，通常会采用类似于 WikiText 或者 BookCorpusOpen 等公开语料作为输入源。这些原始文本经过 Tokenization 处理之后被转换成适合神经网络消费的形式——即整数序列表示单词或者子词单元。在这个过程中还可以加入随机遮蔽(masking)或其他增强方法来提升泛化能力。