# DeepSpeed

**Repository Path**: wangzw1022/DeepSpeed

## Basic Information

- **Project Name**: DeepSpeed
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: v0.9.2
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 35
- **Created**: 2023-07-14
- **Last Updated**: 2023-08-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## deepspeed_npu: Ascend NPU 适配 deepspeed 插件

通过 deepspeed_npu，你可以在 Ascend910 芯片上使用 deepspeed，并基于 deepspeed 进行开发。目前，deepspeed_npu 主要支持以下特性:

1. FP16
2. Gradient Accumulation
3. Data Parallelism
4. Pipeline Parallelism
5. Tensor Parallelism (Inference Engine)
6. ZeRO (stage1-stage3)
7. Activation Checkpointing
8. ZeRO-Offload
9. CPU Adam
10. Fused Adam
11. One-bit Adam
12. MoE
13. Zero Infinity

请参考 deepspeed 官方文档获取这些特性的详细说明：https://www.deepspeed.ai/

### 1.版本说明

目前仅支持 deepspeed 版本 0.9.2：https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/v0.9.2

### 2.安装方法

1. 先安装原生 deepspeed

```bash
pip3 install deepspeed==0.9.2
```

2. 然后安装 deepspeed-npu 插件

```bash
git clone https://gitee.com/ascend/DeepSpeed.git -b v0.9.2 deepspeed_npu
cd DeepSpeed
pip3 install .
```

### 3.插件使用方法

在入口文件行首 import deepspeed_npu，并配合 deepspeed / torch 使用,例如

```python
import deepspeed_npu
import torch
import torch_npu
...
```

### 4.运行单元测试

进入 unit_test 目录，运行各特性的单元测试

fp16:

```bash
bash test_fp16.sh
```

Pipeline:

```bash
bash test_pipeline.sh
```

ZeRO:

```bash
bash test_zero.sh
```

one-bit Adam:

```bash
bash test_onebit_adam.sh
```

MoE:

```bash
bash test_moe.sh
```

### 5.运行T5模型使用

请参考提供的T5模型[使用指导](./t5/README.md)