掌握 LLM 并行处理：使用 DeepSpeed 和多 GPU 系统扩展大型语言模型

你准备好解锁大型语言模型（LLMs）的全部潜力，并进行大规模训练了吗？

在这个全面的课程中，你将深入探索并行策略的世界，学习如何使用数据、模型、管道和张量并行等尖端技术高效地训练大规模 LLMs。

无论你是机器学习工程师、数据科学家还是 AI 爱好者，这门课程都将为你提供掌握多 GPU 系统并使用 DeepSpeed 优化 LLM 训练的技能。

你将学到什么

• 基础知识 ：从 IT 概念、GPU 架构、深度学习和 LLMs（第 3-7 节）的基础知识开始。理解并行计算的基本原理以及并行性对于训练大规模模型的重要性（第 8 节）。

• 并行类型 ：探索 LLMs 的核心并行策略——数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行（第 9-11 节）。学习每种方法的原理和实际应用，以有效扩展你的模型。

• 实践操作 : 使用 DeepSpeed 这一领先的分布式训练框架进行实践。在 WikiText 数据集上实现数据并行，并掌握管道并行策略（第 12-13 节）。在 RunPod 这一多 GPU 云平台上部署你的模型，并观察并行效果（第 14 节）。

• 容错性与可扩展性 ：探索确保分布式 LLM 训练的容错性和可扩展性的策略，包括高级检查点技术（第 15 节）。

• 高级主题与趋势 ：通过了解 LLM 并行化中的新兴趋势和高级主题，为 AI 的未来做好准备（第 16 节）。

为何选择这门课程？

• 实践操作重点 ：通过使用 DeepSpeed 实现并行化策略，并在 Run Pod 的多 GPU 系统上部署，培养实际操作技能。

• 全面深入解析 ：每个章节都包含深入的解释和实际案例，确保你理解 LLM 并行化的”为什么”和”怎么做”。

• 可扩展解决方案 ：学习高效训练 LLMs 的技术，无论您是在使用单个 GPU 还是分布式集群。

这门课程适合谁

• 希望扩展 LLM 训练的机器学习工程师和数据科学家。

• 对分布式计算和并行策略感兴趣的 AI 研究人员。

• 使用多 GPU 系统的开发人员和工程师，希望优化 LLM 性能。

• 具备深度学习和 Python 基础知识，希望掌握高级 LLM 训练技术的人。

先决条件

• 具备 Python 编程基础知识和深度学习概念

• 熟悉 PyTorch 或类似框架会有帮助，但不是必需的。

• 具备 GPU 环境访问权限（例如，运行 pod），用于实践环节——不用担心，我们会指导你完成设置！