【大模型技术】accelerate和deepspeed

accelerate 和 deepspeed 都是用于深度学习训练和推理加速的工具。

设计理念

• Accelerate
  • Accelerate 是 Hugging Face 开发的一个轻量级库，旨在以尽可能少的代码改动来实现分布式训练和推理，不能通过zero优化器等降低显存占用以及模型量化训练。
• DeepSpeed
  • DeepSpeed 是微软开发的一个深度优化的分布式训练和推理库，它的设计理念是通过一系列的优化策略，如 ZeRO 优化器、模型量化、梯度累积等，来解决大规模模型训练中的内存和计算瓶颈问题。

代码示例

• Accelerate 示例

from accelerate import Accelerator
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 初始化 Accelerator
accelerator = Accelerator()

# 定义一个简单的模型
model = nn.Linear(10, 10)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
data = torch.randn(32, 10)
labels = torch.randn(32, 10)

# 使用 accelerator.prepare 处理模型、优化器、数据等
model, optimizer, data, labels = accelerator.prepare(model, optimizer, data, labels)

# 训练循环
for _ in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(data)
    loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
    # 使用 accelerator.backward 代替 loss.backward()
    accelerator.backward(loss)
    optimizer.step()

• DeepSpeed 示例

import torch
import torch.nn as nn
import deepspeed

# 定义一个简单的模型
model = nn.Linear(10, 10)
parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())

# 配置 DeepSpeed
config = {
    "train_batch_size": 32,
    "optimizer": {
        "type": "Adam",
        "params": {
            "lr": 0.001
        }
    },
    "zero_optimization": {
        "stage": 2
    }
}

# 初始化 DeepSpeed 引擎
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, model_parameters=parameters, config_params=config)

data = torch.randn(32, 10)
labels = torch.randn(32, 10)

# 训练循环
for _ in range(10):
    outputs = model(data)
    loss = nn.MSELoss()(outputs, labels)
    model.backward(loss)
    model.step()