deepspeed本地
时间: 2025-02-22 10:25:58 浏览: 86
### 如何在本地环境中设置和使用DeepSpeed
#### 安装依赖项
为了确保 DeepSpeed 能够正常工作,在开始之前需要确认已经安装了必要的依赖项。对于 CUDA 编译器缺失的情况,可以通过特定命令来解决此问题[^3]。
```bash
conda install -c nvidia cuda-compiler
```
#### 创建虚拟环境并激活
创建一个新的 Python 环境有助于隔离项目所需的库版本和其他全局安装软件之间的冲突。这里推荐使用 `miniconda` 或者 `anaconda` 来管理这些环境:
```bash
conda create --name deepspeed_env python=3.8
conda activate deepspeed_env
```
#### 安装 PyTorch 和其他组件
接着按照官方文档指导完成 PyTorch 的安装过程,并根据需求选择合适的 GPU 版本或 CPU-only 版本。这一步骤同样适用于 Windows、Linux 及 macOS 平台上的操作[^2]。
#### 获取并编译 DeepSpeed 库
通过 pip 工具可以直接获取最新发布的稳定版 DeepSpeed 包;如果希望获得更强大的功能特性,则可以从源码构建最新的开发分支。下面给出两种方式的具体指令:
##### 使用 Pip 进行安装
这种方式适合大多数用户快速上手测试场景下的应用案例。
```bash
pip install deepspeed
```
##### 从 GitHub 源码编译
这种方法允许自定义配置选项以及调试潜在的问题所在之处。
```bash
git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git
cd DeepSpeed
DS_BUILD_CPU_ADAM=1 DS_BUILD_OPS=0 pip install . --global-option="build_ext" --global-option="-j8"
```
#### 验证安装成果
最后执行简单的例子验证一切是否按预期运作良好。可以参照 Hugging Face 提供的例子来进行初步尝试。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, pipeline
import torch
model_name = "EleutherAI/gpt-neo-1.3B"
# Load model and tokenizer using the specified device (GPU or CPU).
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
generator = pipeline('text-generation', model=model_name, device=-1)
print(generator("Hello world!", max_length=50))
```
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