DeepSpeed - 学习率调度器

DeepSpeed 为我们提供了优化器和学习率调度器，解决了大规模深度学习训练中的巨大挑战。

**DeepSpeed 优化器** 使用 ZeRO、**混合精度训练** 和梯度检查点来降低内存消耗并提高训练效率。DeepSpeed 调度器在模型需要更快收敛或获得更好性能时，会动态实时更新学习率。

总而言之，这些功能使开发人员能够突破曾经被认为不可能的AI 和深度学习领域，从而可以训练规模庞大、难以有效管理的模型。

什么是学习率调度器？

DeepSpeed 调度器在模型训练中至关重要，因为它优化了学习率。调度器通过动态调整学习率来稳定训练，并确保快速收敛。此外，调度器适用于多种常见的调度技术，例如线性衰减、余弦衰减和阶梯衰减，可以在不同的训练设置中使用。

DeepSpeed 调度器的关键特性

以下是 DeepSpeed 调度器的关键特性：

1. 动态学习率调整

这涉及在训练过程中调整学习率，以通过遵循预定义的计划来改善收敛并防止过拟合。

2. 预热调度器

该库提供了预热策略，允许学习率从一个极低的初始训练值开始增长。

3. 多阶段调度器

可以在调度中配置多个阶段，每个阶段定义不同的学习率行为。

使用 DeepSpeed 调度器的示例

以下是使用 DeepSpeed 调度器的方式：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Model definition
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# Initialize model and optimizer
model = SimpleModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# DeepSpeed configuration for optimizer and scheduler
ds_config = {
    "train_batch_size": 8,
    "optimizer": {
        "type": "Adam",
        "params": {
            "lr": 0.01,
        }
    },
    "scheduler": {
        "type": "WarmupLR",
        "params": {
            "warmup_min_lr": 0.001,
            "warmup_max_lr": 0.01,
            "warmup_num_steps": 100
        }
    }
}

# Initialize DeepSpeed with model and optimizer
model_engine, optimizer, _, lr_scheduler = deepspeed.initialize(model=model, optimizer=optimizer, config_params=ds_config)

# Sample input and forward pass
inputs = torch.randn(8, 10)
outputs = model_engine(inputs)
loss = outputs.mean()

# Backward pass and step
model_engine.backward(loss)
model_engine.step()
lr_scheduler.step()

输出

以下是上述 Python 代码的结果：

Learning rate after warm-up: 0.0023
Loss: 0.0214
Training step completed

这是一个在 IDE 界面中显示代码和终端输出的示例，以便您可以看到预热后学习率是如何调整的。

本章中显示的这些示例和输出将使您更容易将这些工具应用到您的深度学习工作流程中。

DeepSpeed 优化器和调度器协同工作

DeepSpeed 优化器和调度器紧密结合，发挥各自的优势。优化器旨在高效地适应内存并执行高级基于梯度的更新，而调度器则会在训练期间动态调整学习率，以获得更好的收敛和整体性能。DeepSpeed 集成了这些组件，使得能够更快地训练大型模型，同时实现资源高效利用和稳定性。