Оглавление
Высокая скорость
-
Обзор DeepSpeed
- DeepSpeed – это библиотека для оптимизации глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная для PyTorch.
- Она предназначена для снижения вычислительных затрат и использования памяти, а также для обучения больших распределенных моделей с улучшенной параллелизацией.
- DeepSpeed оптимизирован для обучения с низкой задержкой и высокой производительностью.
-
Особенности и преимущества
- Включает оптимизатор ZeRO для обучения моделей с миллиардами параметров.
- Поддерживает смешанное прецизионное обучение, обучение на одном и нескольких графических процессорах, а также обучение с несколькими узлами.
- Обеспечивает параллелизм пользовательских моделей.
-
Лицензия и доступность
- Исходный код DeepSpeed распространяется под лицензией MIT и доступен на GitHub.
-
Результаты и перспективы
- Команда заявляет о повышении пропускной способности в 6,2 раза, ускорении конвергенции в 2,8 раза и сокращении объема передаваемых данных в 4,6 раза.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на портал бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом, сравнение программного обеспечения для глубокого обучения, а также на другие связанные темы, включая TensorFlow и рекомендации по дальнейшему чтению.
Полный текст статьи: