• Buradasın

    DeepSpeed nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    DeepSpeed kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Kurulum: DeepSpeed'i kurmadan önce PyTorch'un en az 1.9 sürümünün ve CUDA veya ROCm derleyicisinin (nvcc veya hipcc) yüklü olduğundan emin olun 4.
    2. Entegrasyon:
    • DeepSpeed yapılandırma dosyası ile entegrasyon: Özel bir yapılandırma dosyası sağlanabilir veya şablon kullanılabilir 3. Bu yöntem, DeepSpeed'in tüm temel özelliklerini destekler ve kullanıcıya esneklik sağlar 3.
    • Deepspeed_plugin ile entegrasyon: DeepSpeed'in bazı özelliklerini destekler ve varsayılan ayarlar için kod değişikliği gerektirmez 3.
    1. Eğitim ve çıkarım:
    • Eğitim: Deepspeed.initialize() fonksiyonu ile dağıtılmış eğitim başlatılır 15.
    • Çıkarım: Deepspeed.init_inference() fonksiyonu ile çıkarım işlemi başlatılır 5.
    Örnek kullanım:
    model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=net, model_parameters=net.parameters())
    Daha fazla bilgi ve detaylı kullanım örnekleri için DeepSpeed'in resmi belgelerine başvurulabilir 45.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. fxis.ai
        1
      2. lightning.ai
        2
      3. shukantpal.com
        3
      4. deepchecks.com
        4
      5. adnanwritess.medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Deepspeed ne işe yarar?

    DeepSpeed, derin öğrenme (DL) eğitimi ve çıkarımı için ölçek ve hız sağlayan bir derin öğrenme optimizasyon yazılım paketidir. DeepSpeed'in bazı kullanım amaçları: Model eğitimi: Büyük ve trilyonlarca parametreye sahip modellerin eğitimini mümkün kılar. Çıkarım (inference): Yüksek performans, düşük gecikme süresi ve maliyet azaltma sağlar. Sıkıştırma: Modellerin daha hızlı, daha küçük ve daha düşük maliyetle sıkıştırılmasını sağlayan teknikler sunar. DeepSpeed, PyTorch ile uyumludur ve kullanıcıların model geliştirme sürecine odaklanabilmesi için gerekli tüm gelişmiş eğitim tekniklerini yönetir.
    5 kaynak