使用DeepSpeed进行大模型推理加速的指南

使用DeepSpeed进行大模型推理加速的指南

DeepSpeed是一个开源工具库，旨在通过系统优化和压缩技术加速大规模模型的推理和训练过程。

DeepSpeed的核心功能

DeepSpeed提供了一系列优化技术，主要包括：

• 分布式训练：支持多个计算设备协同工作，提高训练速度。
• 梯度压缩：减少通信开销，加速训练过程。
• 权重剪枝：去除不必要的参数，减小模型大小并提高推理速度。
• 推理自适应并行性：根据推理延迟和成本优化多GPU推理策略。
• 量化感知训练：支持量化后的模型推理，如IT8推理，节省内存并减少延迟。

环境准备

• Python .6及以上版本
• PyTorch
• DeepSpeed

安装DeepSpeed：

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pip install deepspeed
pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 --extra-index-url  --upgrade -q
pip install deepspeed==0.7.0 --upgrade -q
pip install transformers[sentencepiece]==4.21.1 --upgrade -q
pip install datasets evaluate[evaluator]==0.2.2 seqeval --upgrade -q

使用DeepSpeed加速BERT推理1. 导入库代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pythonimport torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import deepspeed

2. 加载模型和tokenizer代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pythonmodel_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

. 初始化DeepSpeed推理引擎代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

# 配置DeepSpeed参数
ds_config = {
    "train_batch_size": 1,
    "fp16": {
        "enabled": True
    },
    "inference": {
        "enabled": True,
        "replace_with_kernel_inject": True,
        "mp_size": 1,
        "dtype": "float16"
    }
}

# 初始化DeepSpeed
model_engine, _, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, config_params=ds_config)

4. 准备输入数据代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pythontext = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

5. 执行推理代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

pythonwith _grad():
    outputs = model_engine(**inputs)
    logits = outputs.logits

性能评估

使用DeepSpeed后，能够观察到推理延迟的显著降低。从0ms降低到10ms。可以通过在不同输入长度下测试模型来评估性能。

进行模型训练

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import deepspeed
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 创建数据加载器
train_data = [...]  # 自定义训练数据
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=2)

# 初始化DeepSpeed引擎
model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, model_parameters=model.parameters(), training_data=data_loader)

. 训练过程

使用DeepSpeed提供的API进行训练。核心API包括前向传播、反向传播和权重更新。

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pythonfor step, batch in enumerate(data_loader):
    loss = model_engine(batch)  # 前向传播
    model_engine.backward(loss)  # 反向传播
    model_engine.step()          # 更新权重

配置文件

DeepSpeed的配置通常通过JSO文件进行管理。

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{
    "train_batch_size": 2,
    "gradient_accumulation_steps": 1,
    "fp16": {
        "enabled": true
    },
    "zero_optimization": {
        "stage": 2
    }
}

将配置保存为ds_config.json，并在运行时指定。

启动训练

使用DeepSpeed命令行工具启动训练过程。

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deepspeed --num_gpus=2 train.py --deepspeed ds_config.json

DeepSpeed支持检查点功能，可以在训练过程中定期保存模型状态，以便后续恢复。可以在训练循环中添加如下代码：

代码语言：txt复制

if step % save_interval == 0:
    model_engine.save_checkpoint(save_dir, client_sd=client_sd)