প্রকল্প সম্পর্কে

DeepSpeed হলো একটি সিস্টেম অপ্টিমাইজেশন লাইব্রেরি যা শত শত বিলিয়ন প্যারামিটারসহ বিশাল ডিপ লার্নিং মডেলের ট্রেনিং সক্ষম করে। এটি মেমরি এবং কম্পিউট বাধা অতিক্রম করার জন্য একগুচ্ছ উদ্ভাবন প্রদান করে, যেমন ZeRO (Zero Redundancy Optimizer), ZeRO-Infinity, 3D-Parallelism, Ulysses Sequence Parallelism এবং DeepSpeed-MoE। এই লাইব্রেরিটি বেশ কিছু জনপ্রিয় ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ইন্টিগ্রেটেড, যার মধ্যে রয়েছে Hugging Face Transformers, Accelerate, PyTorch Lightning, MosaicML, Determined এবং MMEngine। এটি বিস্তৃত হার্ডওয়্যার এক্সিলারেটর সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে NVIDIA GPUs (Pascal থেকে Hopper), AMD GPUs (MI100, MI200), Intel Gaudi, Intel Xeon CPUs, Intel Data Center GPU Max সিরিজ এবং Huawei Ascend NPUs। এর মূল সক্ষমতাগুলোর মধ্যে রয়েছে: - ZeRO-এর মাধ্যমে ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলের জন্য মেমরি অপ্টিমাইজেশন। - Transformer-ভিত্তিক মডেলের জন্য দক্ষ ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেনিং এবং ইনফারেন্স। - লং সিকোয়েন্স ট্রেনিং এবং mixture-of-experts (MoE)-এর সমর্থন। - CPU এবং NVMe মেমরি ব্যবহারের জন্য উন্নত অফলোডিং ইঞ্জিন (যেমন, ZenFlow, SuperOffload)।