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Confusion about Deepspeed Inference

Aperta
#879 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
ai, machine-learning

Direzione di ricerca

La issue cita deepspeed.initialize, deepspeed.init_inference, MII, Zero-3, CPU offload e 70B LLaMA inference. Inizia confrontando i percorsi di inferenza documentati e il loro comportamento in termini di memoria e parallelismo del modello; il lavoro sarà completato quando sarà disponibile una risposta documentata che copra le tre domande e le best practice attuali.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi, I read the deepspeed docs and have the following confusion:

(1) What's the difference between these methods when in inferencing LLMs?

a. deepspeed.initialize and then write code to generate text

b. deepspeed.init_inference then write code to generate

c. use mii to inference

(2) Which of them are friendly for memory? For example, I want to inference 70b models, which of them support model parallelism that separates model parameters across gpus?

(3) For inference, what's the best practice now for inferencing 70b llama?

a. zero3 + cpu offload (1*a100)

b. zero3 (2*a100)

...

Thank you!

Lingua principale
Python
Stelle
6.8k
Fork
1.1k
Merge medio
2g 16h
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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