Confusion about Deepspeed Inference
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- ai, machine-learning
调研方向
该 issue 提到了 deepspeed.initialize、deepspeed.init_inference、MII、Zero-3、CPU offload 和 70B LLaMA inference。首先比较已有文档说明的推理路径，以及它们在内存和模型并行性方面的行为；完成标准是给出一份文档化的回答，涵盖这三个问题和当前的最佳实践。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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!
- 主要语言
- Python
- 星标
- 6.8k
- 派生
- 1.1k
- 平均合并
- 2 天 16 小时
- 30 天内合并 PR
- 1
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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