deepspeed双卡配置
时间: 2025-02-21 13:21:09 浏览: 47
### 配置 Deepspeed 使用双 GPU 设置
为了使 Deepspeed 能够利用两个 GPU 进行训练,需要确保环境设置正确并调整模型启动脚本中的参数。
#### 安装依赖项
首先确认安装了支持多 GPU 的 PyTorch 版本以及最新版本的 Deepspeed 库:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install deepspeed
```
#### 修改训练脚本
在调用 `deepspeed` 命令时需指定配置文件来定义分布式训练的行为。对于双 GPU 场景来说,主要关注的是 `train_batch_size`, `gradient_accumulation_steps` 和 `fp16` 参数[^1]。
创建一个名为 `ds_config.json` 的 JSON 文件用于存储这些选项:
```json
{
"train_batch_size": 32,
"gradient_accumulation_steps": 8,
"fp16": {
"enabled": true
},
"zero_optimization": {
"stage": 2
}
}
```
此配置启用了 FP16 训练模式以减少显存占用,并设置了 ZeRO stage 2 来优化内存效率和吞吐量。
#### 启动命令
通过以下方式运行带有 DeepSpeed 支持的 Python 程序:
```bash
deepspeed --num_gpus=2 train_script.py \
--deepspeed ds_config.json \
...
```
这里指定了要使用的 GPU 数量 (`--num_gpus`) 并传递了之前准备好的配置文件路径给程序作为额外参数。
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