• Buradasın

    Deepspeed ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    DeepSpeed, derin öğrenme (DL) eğitimi ve çıkarımı için ölçek ve hız sağlayan bir derin öğrenme optimizasyon yazılım paketidir 24.
    DeepSpeed'in bazı kullanım amaçları:
    • Model eğitimi: Büyük ve trilyonlarca parametreye sahip modellerin eğitimini mümkün kılar 14. ZeRO gibi teknolojiler kullanarak bellek kullanımını azaltır ve eğitim sürecini hızlandırır 13.
    • Çıkarım (inference): Yüksek performans, düşük gecikme süresi ve maliyet azaltma sağlar 24. Tensor, boru hattı ve uzman gibi çeşitli paralellik teknolojilerini destekler 24.
    • Sıkıştırma: Modellerin daha hızlı, daha küçük ve daha düşük maliyetle sıkıştırılmasını sağlayan teknikler sunar 24.
    DeepSpeed, PyTorch ile uyumludur ve kullanıcıların model geliştirme sürecine odaklanabilmesi için gerekli tüm gelişmiş eğitim tekniklerini yönetir 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 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. 2. Entegrasyon: DeepSpeed yapılandırma dosyası ile entegrasyon: Özel bir yapılandırma dosyası sağlanabilir veya şablon kullanılabilir. Deepspeed_plugin ile entegrasyon: DeepSpeed'in bazı özelliklerini destekler ve varsayılan ayarlar için kod değişikliği gerektirmez. 3. Eğitim ve çıkarım: Eğitim: Deepspeed.initialize() fonksiyonu ile dağıtılmış eğitim başlatılır. Çıkarım: Deepspeed.init_inference() fonksiyonu ile çıkarım işlemi başlatılır. Örnek kullanım: ```python 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.
    5 kaynak