DeepSpeed

本文为DeepSpeed的入门介绍，通过以下维度帮助各位看官了解什么是DeepSpeed: What: DeepSpeed是什么？ Why: DeepSpeed解决了什么痛点？ How: DeepSpeed是怎么解决这个痛点问题的？（这个下周更） 近年来机器学习一直是 一个很热门的话题，它在视觉，自然语言，语音等领域突不断突破，达到新的高度。之所以有不断有新的成果涌现，我理解大厂们开源的机器学习框

DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat at master · microsoft/DeepSpeedExamples · GitHub �� DeepSpeed-Chat:简单，快速和负担得起的RLHF训练的类chatgpt模型 �� 一个快速、经济、可扩展和开放的系统框架，用于实现端到端的强化学习人类反馈(RLHF)训练体验，以在所有尺度上生

Megatron-Deepspeed 预训练 GPT-小白踩坑与解决 记录在使用 megatron deepspeed 训练大模型 gpt 时，遇到的坑 1. 成功运行的最终步骤 1.1 配置分布式环境： 1.1.1 硬件配置： 3090 单机四卡 root@xxxx:/workspace# nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3090 (UUID: G

 Windows 系统来做一些前沿开发，估计连微软自家的孩子们也都鄙视，在Win 11下搭建Deepspeed 环境，遇到 PS C:\WINDOWS\system32> pip install deepspeed Collecting deepspeed   Downloading deepspeed-0.9.0.tar.gz (764 kB)      --------------------

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本文展示了如何使用 1760 亿 (176B) 参数的 BLOOM 模型[1] 生成文本时如何获得超快的词吞吐 (per token throughput)。 因为在使用 bf16 (bfloat16) 权重时该模型内存占用为 352 GB (176*2)，所以最高效的硬件配置是使用 8x80GB 的 A100 GPU。也可使用 2x8x40GB 的 A100 或者 2x8x48GB 的 A600

虚拟环境Python版本建议安装3.8版本 首先克隆github中的DeepSpeed文件 git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git 文件下载完毕后进入DeepSpeed文件夹 cd DeepSpeed 进入DeepSpeed文件夹后 ./install.sh 耐心等待安装结束。 安装完成之后输入 ds_report 如果全部的都显

多台docker宿主机网络配置 https://docs.docker.com/network/overlay/ 这里需要创建overlay网络是多台宿主机的容器可以通过网络连接 创建集群 docker swarm init 另一台机器加入集群 docker swarm join --token SWMTKN-1-1nnq6klpq7z93lqmshd4rqvk44x1qyyen4wacuei1

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可

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停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

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译者：bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块：仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。 仿射映射 深度学习的核心组件之一是仿射映射，仿射映射是一个关于矩阵A和向量x，b的*f(x)*函数，如下所

这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换

译者 bruce1408 作者: Robert Guthrie 本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习框架相关。 我写这篇教程是专门针对那些从未用任何深度学习框架(例如：Tensorflow, Theano, Keras, Dynet)编写代码而从事NLP领域的人。我假设你已经知道NLP领域要解决