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《大模型优化库DeepSpeed初探与选型》
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大模型优化库DeepSpeed初探与选型
共计 30 章节
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01
课程导入
大模型训练挑战 · DeepSpeed简介 · 课程目标与学习路径
课程导入
大模型训练挑战
02
大模型训练基础
模型规模与计算需求 · 内存瓶颈 · 分布式训练概述
大模型训练基础
模型规模
03
DeepSpeed核心概念
ZeRO优化器 · 混合精度训练 · 梯度累积
DeepSpeed
核心概念
04
DeepSpeed架构与组件
训练引擎 · 推理引擎 · 模型并行
DeepSpeed
架构
05
ZeRO技术详解
ZeRO-1 · ZeRO-2 · ZeRO-3
ZeRO
技术详解
06
DeepSpeed安装与环境配置
依赖项 · 安装步骤 · 验证安装
DeepSpeed
安装
07
DeepSpeed快速入门
简单示例 · 配置文件 · 启动训练
DeepSpeed
快速入门
08
DeepSpeed配置详解
JSON配置文件 · 优化器参数 · 调度器
DeepSpeed
配置详解
09
数据并行与模型并行
数据并行原理 · 模型并行策略 · DeepSpeed实现
数据并行
模型并行
10
流水线并行
流水线并行原理 · DeepSpeed流水线API · 微批次调度
流水线并行
流水线并行原理
11
混合精度训练
FP16与BF16 · 损失缩放 · 动态损失缩放
混合精度训练
FP16
12
梯度累积与检查点
梯度累积原理 · 激活检查点 · 内存优化
梯度累积
检查点
13
通信优化
通信原语 · 梯度压缩 · 通信重叠
通信优化
通信原语
14
DeepSpeed推理
推理引擎 · 模型量化 · 推理优化
DeepSpeed
推理
15
DeepSpeed与PyTorch集成
PyTorch接口 · 自定义模型 · 训练循环修改
DeepSpeed
PyTorch
16
DeepSpeed与Hugging Face集成
Transformers集成 · Trainer使用 · 示例
DeepSpeed
Hugging
17
性能调优与监控
性能指标 · 调优策略 · 监控工具
性能调优
监控
18
案例实战
训练BERT大模型:数据准备 · 配置 · 训练
案例实战
BERT
19
案例实战
训练GPT类模型:模型选择 · 并行策略 · 训练技巧
案例实战
GPT
20
案例实战
微调大语言模型:LoRA · DeepSpeed集成 · 实战步骤
案例实战
LoRA
21
常见问题与解决方案
内存不足 · 训练不稳定 · 通信错误
常见问题
解决方案
22
DeepSpeed选型指南
场景分析 · 硬件考量 · 与其他框架对比
DeepSpeed
选型指南
23
DeepSpeed vs 其他优化库
Megatron-LM · FairScale · Colossal-AI对比
DeepSpeed
vs
24
DeepSpeed在工业界的应用
案例分享 · 最佳实践 · 经验总结
DeepSpeed
工业界的应用
25
DeepSpeed最新特性
MoE · 课程学习 · 自适应并行
DeepSpeed
最新特性
26
综合项目
端到端大模型训练:项目规划 · 实施 · 优化
综合项目
端到端大模型训练
27
课程总结与回顾
核心知识点梳理 · 学习成果评估 · 后续学习建议
课程总结
回顾
28
扩展学习资源
官方文档 · 论文 · 社区
扩展学习资源
官方文档
29
实战练习
配置DeepSpeed训练小模型 · 问题排查
实战练习
DeepSpeed
30
结业项目
基于DeepSpeed的模型优化方案… · 方案设计 · 展示
结业项目
DeepSpeed
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