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DeepSpeed电脑版是一款功能强大且高效的深度学习训练库,DeepSpeed最新2025客户端能够通过优化数据并行和模型并行策略,能显著提高大规模分布式训练的效率,减少训练时间并优化硬件资源的使用,提供不同级别的优化,满足不同规模训练需求。
DeepSpeed软件提供强大的模型并行机制,能够将超大规模的模型分布到多个设备上进行训练,使得训练的规模不受设备内存限制。
软件优势
混合精度训练:支持半精度(FP16)和单精度(FP32)混合计算,在牺牲较小精度的情况下,换取大幅度的性能提升,加快训练速度。
高效的模型并行:提供灵活的模型并行策略,包括数据并行、模型并行和管道并行,以及它们的组合 3D 并行。
优化的激活存储:通过激活检查点和动态存储管理减少内存需求,使得在有限的 GPU 内存下训练更大模型成为可能,降低了硬件成本。
预训练模型的快速迁移:针对多个预训练模型(如 BERT、GPT 等)进行了优化,用户可以轻松地将这些模型迁移到 DeepSpeed 框架中,无需大量代码修改,方便了研究人员在已有模型基础上进行进一步的训练和优化。