Confusion about Deepspeed Inference
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
この issue では、deepspeed.initialize、deepspeed.init_inference、MII、Zero-3、CPU offload、70B LLaMA inference が挙げられています。まず、文書化されている推論パスと、それらのメモリおよびモデル並列性に関する動作を比較します; 3 つの質問と現在のベストプラクティスを網羅した文書化された回答ができれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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!
- 主要言語
- Python
- スター
- 6.8k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 2日 16時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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