Confusion about Deepspeed Inference
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- ai, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Issue đề cập đến deepspeed.initialize, deepspeed.init_inference, MII, Zero-3, CPU offload và 70B LLaMA inference. Hãy bắt đầu bằng cách so sánh các đường dẫn suy luận đã được tài liệu hóa cùng với cách chúng hoạt động về bộ nhớ và tính song song mô hình; công việc được xem là hoàn thành khi có một câu trả lời được tài liệu hóa bao quát ba câu hỏi và các best practice hiện tại.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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!
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 6.8k
- Fork
- 1.1k
- Merge trung bình
- 3 ngày 20 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 5
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của deepspeedai/DeepSpeedExamples
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 52/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#996 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#995 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 52/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#989 ·
-
moe example 404Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#984 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
deepspeedai/DeepSpeedExamples#979 · 6 bình luận ·
Tất cả issue của deepspeedai/DeepSpeedExamples
Issue tương tự
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
esphome/esphome.io#7657 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
comp/gateway comp/plugins duplicate P3 type/bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NousResearch/hermes-agent#137019 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Kumo-Tabular weights unreachable behind restrictive egress proxies (Xet + plain HTTP both fail)Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100
NVIDIA/structured-data-models#1091 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[work-item] adam-adae-worsening-emergence: conform spec.yaml to the specification style contract (REQ-1280)Có thể đã có người làm @muse-yamaa-bot đã nhận hôm nay. Đang mởwork-item
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày