deepspeed修改文档

### 修改 DeepSpeed 配置文件的方法 DeepSpeed 提供了一种灵活的方式来定义和调整模型训练过程中的各种参数。这些参数通过 JSON 文件的形式指定，称为 **DeepSpeed 配置文件**。以下是关于如何修改 DeepSpeed 配置文件的具体方法： #### 1. 配置文件的基础结构 DeepSpeed 配置文件通常是一个 JSON 文件，其中包含了多个部分来控制不同的功能模块。常见的部分包括 `fp16`、`optimizer`、`scheduler` 和 `zero_optimization` 等[^2]。 - **FP16 设置**: 如果希望启用混合精度训练，则可以通过设置 `fp16.enabled=true` 来开启 FP16 训练模式。这可以显著减少内存消耗并提高计算效率。 ```json { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1e-5 } } ``` #### 2. 调整优化器配置 在配置文件中，可以通过 `optimizer` 字段自定义优化算法及其超参数。支持的优化器类型包括 AdamW、LAMB 等。如果需要更改学习率调度策略，还可以通过 `scheduler` 参数进一步定制[^3]。 ```json { "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 0.0001, "betas": [0.9, 0.999], "eps": 1e-8, "weight_decay": 3e-7 } }, "scheduler": { "type": "WarmupLR", "params": { "warmup_min_lr": 0, "warmup_max_lr": 0.0001, "warmup_num_steps": 500 } } } ``` #### 3. 使用 Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) 为了降低 GPU 显存占用，推荐使用 ZeRO 技术。它能够将模型状态分布在不同设备之间存储，从而允许更大规模的模型被加载到有限资源环境中运行。 ```json { "zero_optimization": { "stage": 2, "offload_optimizer": { "device": "cpu" }, "allgather_partitions": true, "allgather_bucket_size": 5e8, "reduce_scatter": true, "contiguous_gradients": true } } ``` #### 4. 自定义其他高级选项 除了上述基本组件外，还有许多额外的功能可供探索，比如梯度累积步数 (`gradient_accumulation_steps`)、激活检查点机制 (`activation_checkpointing`) 等都可以在此处进行设定[^1]。 --- ### 示例代码：集成 Hugging Face Trainer 并应用新的 DS Config 当与 HuggingFace Transformers 结合时，可通过创建一个继承自 `HfDeepSpeedConfig` 的类实例化对象传递给 trainer 初始化函数完成无缝衔接操作[^1]: ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer import deepspeed training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="steps", per_device_train_batch_size=16, gradient_accumulation_steps=2, save_steps=500, logging_dir='./logs', ) # 加载预定义好的 ds_config.json 文件路径作为输入参数传入 ds_engine = deepspeed.init_distributed() trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_ds, tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, deepspeed='path/to/ds_config.json') ``` ---