本文主要是介绍DeepSpeed Autotuning，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
AutoTuning
用不同的系统参数试跑用户的模型训练，尝试不同的参数组合，给出每种参数组合的速度，供用户去选择较块的来进行真正的训练。
ZeRO optimization stages；micro-batch sizes；optimizer, scheduler, fp16等；
在DeepSpeed配置文件里，设定：
"autotuning": { "enabled": true }
如果想在batch size上进行枚举，设置：
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto"
fast-mode试跑（大概27分钟跑完），结果：(gas是gradient accumulation steps；tmbspg是train micro-batch-size per GPU)
| tuning_space | num_experiments | best_metric_val | best_exp_name |
|---|---|---|---|
| z0 | 4 | 59.0229 | z0_gas1_tmbspg2 |
| z1 | 5 | 87.3017 | z1_gas1_tmbspg3 |
| z2 | 3 | 77.8338 | z2_gas1_tmbspg3 |
| z3 | 1 | 0 | z3_gas1_tmbspg3 |
| global | 13 | 87.3017 | z1_gas1_tmbspg3 |
这篇关于DeepSpeed Autotuning的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
