Для того чтобы запустить обучение модели с использованием библиотеки DeepSpeed на вашем ПК, вам понадобится выполнить несколько шагов:
1. Установите библиотеку DeepSpeed, используя pip:
pip install deepspeed
2. Убедитесь, что у вас установлены все компоненты, необходимые для работы DeepSpeed, такие как PyTorch, NVIDIA Apex и т.д.
3. Создайте конфигурационный файл JSON для DeepSpeed, который определяет параметры обучения, модели, оптимизатора и т.д. Пример такого файла:
{ "train_batch_size": 8, "gradient_accumulation_steps": 2, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 0.001 } } }
4. Напишите свой код обучения модели, в котором подключите DeepSpeed и загрузите конфигурационный файл. Пример:
import torch from deepspeed import DeepSpeedEngine # создание модели и загрузка данных model = ... train_data = ... # инициализация DeepSpeed deepspeed_engine, optimizer, _, _ = DeepSpeedEngine.initialize(model=model, config_path='deepspeed_config.json') # обучение модели for batch in train_data: loss = ... deepspeed_engine.backward(loss) optimizer.step()
5. Запустите ваш скрипт обучения с DeepSpeed:
python train.py
Это основные шаги для запуска обучения с DeepSpeed на вашем ПК. Не забудьте настроить параметры обучения в конфигурационном файле в соответствии с вашими задачами и ресурсами.