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From DeepSpeed to FSDP and Back Again with Hugging Face Accelerate★ 75
Hugging Face Blog719d agoTutorial本文探討如何利用 Hugging Face Accelerate 在 DeepSpeed 與 PyTorch FSDP 兩大分散式訓練框架之間無縫切換。這兩者皆是解決大模型（LLM）顯存不足的關鍵技術。透過 Accelerate 的高度抽象化，開發者無需修改核心訓練代碼，僅需調整設定檔即可自由切換，並針對不同硬體環境進行效能微調。文章也分析了兩者的優缺點與適用場景，為 AI 工程師提供實用的架構選擇指南。
Incredibly Fast BLOOM Inference with DeepSpeed and Accelerate
Hugging Face Blog1355d agoTutorialHugging Face 釋出技術指南，針對 1760 億參數的開源巨型模型 BLOOM 提供高效推理方案。透過結合 DeepSpeed-Inference 的張量並行（Tensor Parallelism）與 Accelerate 的彈性部署，解決了超大模型需要超高 VRAM 的痛點。文章提供具體 PyTorch 腳本與基準測試，展示如何在多卡環境下將推理延遲降至最低。