deepspeed docker transformers

### 使用 Deepspeed 和 Transformers 的 Docker 配置指南 为了在容器化环境中高效利用 Deepspeed 和 Hugging Face Transformers 库，可以按照以下方法设置 Dockerfile 并完成必要的依赖安装[^1]。 #### 安装基础环境 首先，在 Docker 中需要定义一个合适的 Python 基础镜像并更新系统包： ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ git \ wget \ curl \ ca-certificates \ libjpeg-dev \ libpng-dev && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* ``` 上述命令选择了支持 CUDA 11.7 的 Ubuntu 20.04 环境，并安装了一些基本开发工具和库。 #### 添加 Python 及其相关依赖项 接着，通过 `pip` 来安装所需的机器学习框架以及 Deepspeed 和 Transformers： ```dockerfile ENV PYTHON_VERSION=3.9 RUN apt-get update && \ apt-get install -y python${PYTHON_VERSION}-dev python3-pip && \ ln -s /usr/bin/python${PYTHON_VERSION} /usr/local/bin/python && \ pip install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip install torch torchvision torchaudio deepspeed transformers datasets evaluate accelerate tqdm scikit-learn pandas matplotlib seaborn jupyterlab ipython ``` 这里不仅包含了 PyTorch 和 Deepspeed，还额外引入了常用的 Transformer 数据处理工具链（如 `datasets`, `evaluate`），以便更方便地构建训练流程。 #### 设置工作目录与启动脚本 创建应用的工作空间并将主机上的源码挂载到该路径下运行模型实验： ```dockerfile WORKDIR /app/ COPY . . CMD ["jupyter", "lab", "--allow-root", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888"] ``` 此部分假设用户希望直接进入交互式的 Jupyter Lab 进行调试操作；当然也可以替换为执行特定 Python 脚本来自动化整个过程。 #### 构建自定义 DeepSpeed 配置文件 对于大规模预训练语言模型而言，合理设计优化策略至关重要。下面给出一段简单的 JSON 格式配置实例供参考： ```json { "train_batch_size": 64, "gradient_accumulation_steps": 4, "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16, "loss_scale_window": 1000, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 5e-5, "betas": [0.9, 0.999], "eps": 1e-8, "weight_decay": 0.01 } }, "scheduler": { "type": "WarmupLR", "params": { "warmup_min_lr": 0, "warmup_max_lr": 5e-5, "warmup_num_steps": 1000 } } } ``` 以上参数仅作为起点建议调整至适合具体任务需求的程度。 #### 启动容器前验证硬件兼容性 最后提醒一点，由于涉及到 GPU 加速计算，请务必确认宿主机已正确加载 NVIDIA 驱动程序及相关 runtime 支持服务，否则即使成功编译也可能因缺少驱动而无法正常调用显卡资源。 ---