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2024年6月，人工智能大语言模型步入规模化时代。DeepSpeed，由微软研发并开源，以其卓越的优化技术成为全球AI开发者的重要工具。DeepSpeed具备高效的多GPU、多机分布式训练能力，使得大规模AI model training更为高效、成本更低。其核心技术包括DeepSpeed-Training、DeepSpeed-Inference、DeepSpeed-Compression以及DeepSpeed4Science四大支柱。用户可以在本地或Azure云端部署，体验免费且高性能的AI模型训练。

2024年6月，人工智能大语言模型狂飙突进，从GPT-4、BLOOM到最新的企业级应用，大规模AI训练模型已经成为业界力争高地。随着模型参数量步入数十亿，甚至上千亿级别，训练和推理的成本与难度也呈指数增长。由微软研发并开源的DeepSpeed，正以其极致的优化技术，彻底改变这一局面，成为全球AI开发者不可或缺的“基础设施”。

访问DeepSpeed官方站点：https://www.deepspeed.ai/

什么是DeepSpeed？

DeepSpeed 是一款深度学习优化软件套件（Deep Learning Optimization Software Suite），专为训练和推理超大规模模型打造，被普遍应用于如MT-NLG、BLOOM、Jurassic-1等顶级大模型的训练场景。DeepSpeed追求极致高效，主打在多GPU、多机分布式环境中，将训练速度最大化、资源利用最优、成本大幅降低。
它不仅适用于大模型，也能让中小型团队在更平价硬件上完成以往需“巨无霸”服务器集群的任务。

DeepSpeed的主要功能

技术创新四大支柱

DeepSpeed的核心创新分为四大支柱，每一项都面向AI训练和推理中的痛点：

详细技术介绍可查阅 DeepSpeed技术支柱页面。

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DeepSpeed-Training

• 突破性分布式训练优化，如ZeRO系列优化器，使多节点数千GPU上线性扩展，轻松支撑千亿参数模型训练。
• 3D-Parallelism，实现张量、流水线、数据三维并行，极致挖掘计算与内存带宽。
• MoE（专家模型）训练优化，自动管理稀疏激活大模型，训练稀疏参数更高效。

DeepSpeed-Inference

• 超大模型低延迟推理，结合自研高性能推理内核和通信优化，千亿级模型也能快速、多并发服务上线。
• 异构内存调度，支持CPU+GPU/NVMe混合存储，极大降低显存要求。

DeepSpeed-Compression

• 压缩与量化一体化，内置ZeroQuant、XTC等前沿技术，支持全自动压缩，方便预测部署。
• 灵活并可组合的压缩API，兼容科研与工业需求。

For more details, please see DeepSpeed功能列表。

DeepSpeed的价格 & 方案

DeepSpeed完全开源免费，用户可以在GitHub快速获取源代码，企业商用、科研均可无门槛使用。官方还提供：

• 深度Hugging Face Transformers、PyTorch、PyTorch Lightning集成，降低模型迁移与二次开发门槛。
• 微软 Azure 上完整支持，可直接通过AzureML一键开启分布式训练。详见 AzureML官方指引。

DeepSpeed不收取独立授权或使用费，社区与企业服务请参见DeepSpeed社区。

如何使用DeepSpeed

Install

DeepSpeed支持Linux、Windows、主流GPU架构（包括NVIDIA、AMD、Intel支持），简单pip一行即可：

pip install deepspeed

详细环境&加速器支持见 设备兼容性列表。

快速集成训练/推理代码

以PyTorch为例，只需三步：

1. 配置DeepSpeed参数（ds_config.json）

{
  "train_batch_size": 8,
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "optimizer": {"type": "Adam", "params": {"lr": 0.00015}},
  "fp16": {"enabled": true},
  "zero_optimization": true
}

2. 初始化DeepSpeed引擎（训练示例）

import deepspeed
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=model, model_parameters=params)

3. 启动分布式训练命令

deepspeed --num_gpus=4 <train_script.py> --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json

详细用法可见Official Getting Started Tutorial。

云端一键试用

微软Azure通过AzureML提供DeepSpeed模板，适合云计算弹性资源的大规模AI训练场景。

Hugging Face、Lightning原生集成

一句命令+config即可让Transformers、PyTorch Lightning任务接入DeepSpeed加速，见 HF集成教程。

DeepSpeed的适用人群

适合一切对AI training model有高性能、低成本、易扩展需求的企业与个人。

DeepSpeed集成与生态

DeepSpeed拥有高度开放与丰富的生态：

• 与主流DL框架无缝集成：如Hugging Face Transformers、Accelerate、PyTorch Lightning、MosaicML等一键对接，
  • 案例见Integrated Documentation。
• 支持云原生与本地部署：Azure、Kubernetes等平台均有官方部署示例。
• 主流AI大模型标配：MT-530B、BLOOM、Jurassic-1、GLM、GPT-NeoX等均使用DeepSpeed完成训练/推理。

Frequently Asked Questions

DeepSpeed支持的分布式AI训练有哪些类型？

DeepSpeed支持数据并行（Data Parallel）、模型并行（Model Parallel）、流水线并行（Pipeline Parallel）、张量并行（Tensor Parallel）、专家模型并行（Expert Parallel）等主流训练范式，协同ZeRO等创新算法，适用于从单机多卡到千卡集群的各种复杂场景，极大减少显存瓶颈。

• 更多ZeRO分布式说明见 官方培训技术页面。

如果预算有限，DeepSpeed是否也适合中小团队？

是的。DeepSpeed创新的内存管理和分布式策略能让中小团队利用市售单机服务器、云端中低配GPU实现以往只有“AI巨头”能完成的超大模型训练。并且其对CPU、NVMe等存储的异构优化，降低高配硬件投入门槛。部署参考 资源配置文档。

DeepSpeed对推理部署和模型压缩有什么帮助？

DeepSpeed-Inference和DeepSpeed-Compression可将百亿参数模型轻松“装下”8G及以上显存卡，并显著提升推理并发能力和速度。ZeroQuant等技术还能实现极低成本的W4A8等量化模型，方便边缘/低带宽场景部署。查看 推理技术页面 和 压缩功能 获取详细资料和开源工具。

随着大模型时代全面到来，DeepSpeed已成为AI训练模型的核心引擎。它的开源开放与极致性能，让从初学者到AI巨擘都能按需构建属于自己的智慧模型。无论你身处AI科研、工业落地还是云原生服务，DeepSpeed都是你探索AI边界、提升效率与控制成本的强力臂膀。立即前往DeepSpeed官网，开启AI训练的无限可能。

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