DeepSpeed is a deep learning optimization software developed by Microsoft, designed for efficient training and inference of ultra-large-scale models.
DeepSpeed2024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模型训练更为高效、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/
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：
| 支柱 | Main functions |
|---|---|
| DeepSpeed-Training | 设计用于突破性的大规模并行训练（如ZeRO、3D-Parallelism、Mixture-of-Experts、ZeRO-Infinity等），显著提升训练效率与规模。 |
| DeepSpeed-Inference | 通过张量、流水线、专家模型、ZeRO等多种并行技术和内核优化，实现超大模型的高效低延迟推理。 |
| DeepSpeed-Compression | 提供易用、高灵活度的模型压缩方案（如ZeroQuant、XTC等），在不影响表现下大幅减小模型体积、加快推理速度、节省成本。 |
| DeepSpeed4Science | 结合系统优化与科学算力，助力生命科学、物理等前沿领域，大幅提升科研AI模型的训练效率。 |
详细技术介绍可查阅 DeepSpeed技术支柱页面。
更多详见 DeepSpeed功能列表。
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：
| plan | price | Applicable Scenarios |
|---|---|---|
| 开源本地部署 | free | 内部或科研数据、可自定义环境 |
| Azure云端AI训练 | 按云资源计费 | 弹性扩展、高性能集群、大规模生产环境 |
| 社区支持与企业合作 | 部分商业服务费 | 定制化技术支持、行业级持续集成 |
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。
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。
以PyTorch为例，只需三步：
{
"train_batch_size": 8,
"gradient_accumulation_steps": 1,
"optimizer": {"type": "Adam", "params": {"lr": 0.00015}},
"fp16": {"enabled": true},
"zero_optimization": true
}
import deepspeed
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=model, model_parameters=params)deepspeed --num_gpus=4 <train_script.py> --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json详细用法可见官方入门教程。
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。
一句命令+config即可让Transformers、PyTorch Lightning任务接入DeepSpeed加速，见 HF集成教程。
| 角色 | 使用价值 |
|---|---|
| AI研发团队 | 训练千亿参数大模型，极大降低成本与开发难度 |
| AI创业公司 | 利用开源集群，低门槛实现行业领先的模型训练 |
| 学术科研团队 | 扩展论文级实验规模，推动大模型理论与新算法突破 |
| 云服务&大厂 | 面向SaaS/PaaS AI服务，支撑超高并发与大模型推理低延迟部署 |
| DL框架开发者 | 深度集成分布式优化与模型压缩技术，开放自定义优化与插件框架 |
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拥有高度开放与丰富的生态：
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。
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-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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