Как запустить обучение с deepspeed у себя на пк?

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
  1. Убедитесь, что у вас установлены все компоненты, необходимые для работы DeepSpeed, такие как PyTorch, NVIDIA Apex и т.д.
  1. 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
    }
  }
}
  1. 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()
  1. 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.