deepspeed训练自己的模型

### 使用 DeepSpeed 训练自定义模型 #### 安装 DeepSpeed 库 为了能够利用 DeepSpeed 的强大功能来加速和优化大型模型的训练过程，首先需要安装该库。可以通过 Python 包管理工具 pip 来完成这一操作： ```bash pip install deepspeed ``` 对于更复杂的环境配置需求或是想要获取最新的特性更新，则建议按照官方文档中的指导来进行源码编译安装[^2]。 #### 配置 DeepSpeed 参数文件 DeepSpeed 支持多种不同的并行策略和技术选项用于提高效率以及降低资源消耗。这些设置通常被保存在一个 JSON 文件里，在启动训练脚本时作为命令行参数传递给程序。下面是一个简单的 `ds_config.json` 示例，它启用了 Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) 技术以减少内存占用并加快训练速度: ```json { "train_batch_size": 32, "gradient_accumulation_steps": 1, "fp16": { "enabled": true }, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 0.00005, "betas": [ 0.9, 0.98 ], "eps": 1e-08, "weight_decay": 0.01 } }, "zero_optimization": { "stage": 2, "allgather_partitions": true, "allgather_bucket_size": 2e8, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 2e8, "overlap_comm": true, "load_from_fp32_weights": true, "initial_scale_power": 16, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 } } ``` 此配置文件中包含了混合精度浮点运算(`fp16`)的支持、特定类型的优化算法(`AdamW`)及其超参设定，还有最重要的 ZeRO stage 设置等重要信息[^3]。 #### 修改现有 PyTorch 或 Hugging Face Transformers 脚本兼容 DeepSpeed 为了让现有的基于 PyTorch 构建的神经网络项目可以无缝对接到 DeepSpeed 上运行，仅需做少量改动即可实现高效的大规模分布式训练体验。具体来说就是在原有代码基础上加入如下几处调整： - 导入必要的模块； - 初始化 DeepSpeed 环境变量； - 将原本创建好的 optimizer 对象替换为由 DeepSpeed 提供的新实例； - 更新 model.save_checkpoint() 和 model.load_checkpoint() 函数调用来适配 checkpoint 功能； 以下是经过修改后的简化版训练循环逻辑片段： ```python import torch from transformers import BertForSequenceClassification import deepspeed model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) # Initialize Deepspeed environment and wrap the model with it. engine, _, _, _ = deepspeed.initialize( args=None, model=model, model_parameters=[p for p in model.parameters()], config='path/to/ds_config.json' ) for epoch in range(num_epochs): engine.train() for batch in train_dataloader: outputs = engine(**batch) loss = outputs.loss engine.backward(loss) engine.step() # Save checkpoints using DeepSpeed's method instead of raw PyTorch methods. engine.save_checkpoint('./output_dir/') ``` 这段代码展示了如何集成 DeepSpeed 到标准的 Transformer 类型架构之中，并且通过指定路径加载预先准备好的配置文件来激活相应的性能增强措施。