• Buradasın

    Deepspeed ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    DeepSpeed, derin öğrenme modellerinin eğitimini ve çıkarımını hızlandırmak için kullanılan bir optimizasyon kütüphanesidir 23.
    Başlıca faydaları:
    • Model paralelizmi: Büyük modelleri daha küçük segmentlere ayırarak paralel işleme imkanı tanır, bu da eğitim süresini 10 kata kadar azaltabilir 13.
    • Dağıtılmış eğitim: Binlerce GPU veya TPU üzerinde eğitimi ölçeklendirir, daha hızlı yakınsama ve geliştirilmiş model doğruluğu sağlar 13.
    • Optimize edilmiş veri transferi: Verimli veri formatları ve sıkıştırma teknikleri kullanarak veri transferini minimize eder, gecikmeyi azaltır ve throughput'u artırır 13.
    • Otomatik ayarlama: En iyi performansı elde etmek için hiperparametreleri ve optimizasyon parametrelerini otomatik olarak ayarlar 1.
    DeepSpeed, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve otonom araçlar gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aifinder.space
        1
      2. deepchecks.com
        2
      3. skillupexchange.com
        3
      4. ai.openbestof.com
        4
      5. adnanwritess.medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    DeepSpeed nasıl kullanılır?

    DeepSpeed kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Kurulum: DeepSpeed'i pip kullanarak kurmak için aşağıdaki komutu kullanmak yeterlidir: `pip install deepspeed`. 2. Temel Kullanım: DeepSpeed'i model eğitiminde kullanmak için aşağıdaki gibi bir örnek kod parçası kullanılabilir: ```python import deepspeed # Model ve optimizeri başlat model = YourModel() optimizer = YourOptimizer(model.parameters()) # DeepSpeed'i başlat model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, optimizer=optimizer) # Eğitim döngüsü for data in train_dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(data) loss = compute_loss(outputs) model.backward(loss) optimizer.step() ```. Ek Özellikler: DeepSpeed, ZeRO, 3D paralellik, MoE (karışım uzmanları) ve sıkıştırma teknikleri gibi çeşitli optimizasyon araçları sunar. DeepSpeed, deneysel bir özellik olarak kabul edilmektedir.
    5 kaynak