deepspeed CPU
时间: 2024-12-27 08:19:09 浏览: 75
### 如何在CPU上使用DeepSpeed进行深度学习训练
#### 使用ZeRO-Offload技术
为了能够在CPU上利用DeepSpeed进行高效的大规模模型训练,主要依赖于DeepSpeed中的ZeRO-Offload特性。该功能使得优化器状态和梯度能够被卸载到CPU内存中处理,从而减轻GPU负担并扩展可训练模型的大小[^4]。
#### 安装与配置
对于希望仅依靠CPU资源运行的情况,首先需确保已正确安装了适用于CPU版本的DeepSpeed库以及相应的依赖项。通常情况下,默认pip包已经包含了必要的组件以支持基本的功能集[^1]。
#### 修改配置文件
当准备基于CPU执行训练任务时,应当调整`ds_config.json`配置文件内的参数设置。具体来说:
- `zero_optimization.stage`: 设置为2或更高阶段启用Zero Redundancy Optimizer (ZeRO),这有助于减少每张卡上的显存占用量。
- `offload_optimizer.device`: 设定此选项为"cpu", 表明要将优化器的状态迁移到主机侧管理。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 2,
...
},
"offload_optimizer": {
"device":"cpu"
}
}
```
#### 启动脚本示例
下面给出一段简单的Python代码片段用于展示如何初始化一个只用CPU工作的环境,并加载预设好的DeepSpeed配置来进行训练过程。
```python
import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast
import deepspeed
model_name_or_path = 'bert-base-cased'
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name_or_path)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path)
engine, _, _, _ = deepspeed.initialize(
model=model,
config='./ds_config_cpu.json', # 确保路径指向之前提到过的修改过后的JSON配置文件
model_parameters=[p for p in model.parameters() if p.requires_grad],
)
for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
outputs = engine(**batch)
loss = outputs.loss
engine.backward(loss)
engine.step()
```
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