从啥也不会到DeepSpeed————一篇大模型分布式训练的学习过程总结

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原标题：从啥也不会到DeepSpeed————一篇大模型分布式训练的学习过程总结
关键字：解读,模型,参数,梯度,显存
文章来源：算法邦
内容字数：22701字

内容摘要：

智猩猩与智东西将于4月18-19日在北京共同举办2024中国生成式AI大会，爱诗科技创始人王长虎，启明创投合伙人周志峰，Open-Sora开发团队潞晨科技创始人尤洋，「清华系Sora」生数科技CEO唐家渝，万兴科技副总裁朱伟，优必选研究院执行院长焦继超等40+位嘉宾已确认带来演讲和报告，欢迎报名。导读本文转载自公众号：关于NLP那些你不知道的事，原文来自知乎，作者为elihe，本文是作者对分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/688873027
本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。为什么我要写这个？
系统化的学模型，除了知道大模型是什么，也得知道大模型是如何训练的，对大模型的实际应用有更加定量的认知，该文章也算是一篇分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。
类似之前写过的LLM文章，本文也建议读者先定性有个宏观认知，然后再细化到某个概念定量了解，遇到不太清楚的概念深度递归去学习
01这为什么需要分布式训练？主要有两点：
对小模型而言训练速度更快
对大模型而言，其所

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