这是你提供的DeepSpeed单机多卡训练步骤的Markdown格式：
使用 DeepSpeed 进行单机多卡训练的主要步骤
1. 安装 DeepSpeed
确保你已经安装了 DeepSpeed 及其依赖：
bash
pip install deepspeed- 设置模型并集成 DeepSpeed
在模型的定义和训练循环中集成 DeepSpeed：
bash
import deepspeed假设你有一个 PyTorch 模型
model = MyModel()
配置 DeepSpeed 参数，例如优化器、梯度累积等
ds_config = {
"train_batch_size": 32,
"gradient_accumulation_steps": 1,
"fp16": {
"enabled": True,
"initial_scale_power": 16
},
"zero_optimization": {
"stage": 2
}
}
使用 deepspeed.initialize 初始化模型
model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
model=model,
model_parameters=model.parameters(),
config=ds_config
)
- 多卡并行训练
DeepSpeed 自动管理数据并行和模型优化。使用 torch.distributed.launch 来启动单机多卡训练。通常，你可以使用以下命令：
deepspeed --num_gpus=4 train.py
其中，train.py 是你编写的训练脚本，--num_gpus=4 表示使用 4 张 GPU 进行训练。
- 修改训练脚本以支持多卡训练
在训练循环中，将模型的 forward 和 backward 操作交给 DeepSpeed 管理。例如：
for step, batch in enumerate(data_loader):
inputs, labels = batch
# 前向传播
outputs = model_engine(inputs)
# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, labels)
# 反向传播和优化
model_engine.backward(loss)
model_engine.step()
- DeepSpeed 配置文件
你还可以通过一个 JSON 配置文件来管理 DeepSpeed 的设置。通常可以创建一个 ds_config.json 文件，里面包含优化器、调度器、fp16 等的配置：
{
"train_batch_size": 32,
"gradient_accumulation_steps": 1,
"fp16": {
"enabled": true,
"initial_scale_power": 16
},
"zero_optimization": {
"stage": 2
}
}
然后在训练时通过 --deepspeed_config ds_config.json 来引用此文件。
- 优化和调优
DeepSpeed 提供了许多优化选项，例如 Zero Redundancy Optimizer（ZeRO）可以减少 GPU 显存的占用，同时支持混合精度（FP16）来加快训练速度。
通过这些步骤，你就能在一台机器上使用多个 GPU 进行分布式训练，同时享受 DeepSpeed 带来的优化。
这样你可以很方便地在Markdown中展示DeepSpeed的使用步骤。
你可以使用一些常见的深度学习模型进行单机多卡训练，尤其是那些已经在主流库中实现的模型。例如，Hugging Face 的 transformers 库和 PyTorch 的 torchvision 模型都非常适合进行分布式训练。
- Hugging Face Transformers 模型
Hugging Face 提供了很多预训练模型，如 BERT、GPT 等，非常适合用来练习单机多卡训练。你可以使用它们并集成 DeepSpeed。
下面是一个使用 Hugging Face 库中 BERT 模型进行训练的示例：
安装依赖：
pip install transformers datasets deepspeed
训练脚本示例：
import torch
import deepspeed
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
from datasets import load_dataset
加载数据集
dataset = load_dataset('glue', 'mrpc')
加载预训练模型和 tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
数据处理
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples['sentence1'], examples['sentence2'], truncation=True)
encoded_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
DeepSpeed 配置
ds_config = {
"train_batch_size": 32,
"fp16": {
"enabled": True
},
"zero_optimization": {
"stage": 2
}
}
DeepSpeed 初始化
model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
model=model,
model_parameters=model.parameters(),
config=ds_config
)
模型训练
for epoch in range(3):
for batch in encoded_dataset['train']:
inputs = {k: torch.tensor(v).to(model_engine.local_rank) for k, v in batch.items() if k != 'label'}
labels = torch.tensor(batch['label']).to(model_engine.local_rank)
outputs = model_engine(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
model_engine.backward(loss)
model_engine.step()
运行命令：
deepspeed --num_gpus=4 train.py
这个示例使用了 Hugging Face 提供的 BERT 模型以及 GLUE 数据集中的 MRPC 任务，进行文本分类。
- PyTorch torchvision 模型
如果你对计算机视觉模型感兴趣，可以使用 PyTorch 的 torchvision 提供的模型，如 ResNet。
安装依赖：
pip install torch torchvision deepspeed
训练脚本示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import deepspeed
超参数设置
batch_size = 32
num_epochs = 5
使用 torchvision 加载 CIFAR-10 数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
加载预训练的 ResNet 模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False, num_classes=10)
DeepSpeed 配置
ds_config = {
"train_batch_size": batch_size * torch.cuda.device_count(),
"fp16": {
"enabled": True
},
"zero_optimization": {
"stage": 2
}
}
DeepSpeed 初始化
model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
model=model,
model_parameters=model.parameters(),
config=ds_config
)
损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
模型训练
python
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.to(model_engine.local_rank)
labels = labels.to(model_engine.local_rank)
# 前向传播
outputs = model_engine(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
model_engine.backward(loss)
model_engine.step()
if i % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')运行命令：
bash
deepspeed --num_gpus=4 train.py其他模型获取途径
• Hugging Face Model Hub: https://huggingface.co/models
• PyTorch Model Zoo: https://pytorch.org/vision/stable/models.html
这些模型和数据集可以让你快速开始训练，并能帮助你熟悉 DeepSpeed 的单机多卡训练。