deeplabv3+训练_deepfakes训练

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# 深度解析DeepSeek V3训练方法：技术革新与卓越成果
近日，DeepSeek V3低调发布，凭借500多万美金成本实现媲美Claude 3.5的性能并开源，在业界引起轰动。其训练方法的独特性和创新性值得深入探究。

## 训练阶段的精心布局
1. **预训练：基石奠定**：预训练是整个训练过程的核心，占据了95%的训练时间与成本。DeepSeek V3在此阶段使用约15T的token语料，这与Llama2规模相近，却数十倍于ChatGPT 175B预训练语料。特别之处在于，语料中数学和编程样本比例得到增强，为模型在代码和数学方面的卓越性能奠定基础。
2. **扩展提示词窗口**：利用业界技术YaRN，从预训练的4K context出发，通过两次扩展训练，经32K最终达到128K。这一操作显著提升了模型处理长文本和复杂任务的能力。
3. **后训练：画龙点睛**：虽仅耗时5千GPU小时（按2k GPU计算约2.5小时），却对V3惊艳效果起到决定性作用。这一阶段通过特定优化，进一步调整模型参数，提升模型的综合性能。

## 硬件与分布式训练策略
1. **强大的硬件集群**：采用2048 * H800的集群，共256个节点，配备NVLink、NVSwitch以及IB，为大规模训练提供了坚实的硬件支持。
2. **独特的分布式策略**：训练策略上不采用张量并行（TP），机器内部优先为专家并行（EP）组，256个专家采用64EP并行，单卡容纳4个专家。论文指出TP开销大，因此选择将EP打满，类似Mixtral 8x7B的Moe模型策略。同时使用ZeRO - 1（数据并行DP），在实现方法上可能与Magetron的分布式优化器类似。

## 训练技术亮点
1. **自研框架HAI - LLM**：轻量级的自研HAI - LLM框架，为整个训练过程提供高效灵活的支撑，在模型训练的各个环节发挥重要作用。
2. **双流并行与管道调度**：双流并行的PP组steady阶段优化，利用反向传递中操作的数据独立性，将更新权重和传递梯度操作拆开，提高计算效率。PP组双向管道调度进一步优化了训练流程，提升整体训练速度。
3. **MoE路由与显存优化**：Moe路由的All2All优化设计，提升了模型中专家选择与数据传输的效率。高精度的显存优化策略，特别是在使用FP8训练时，通过独特的量化方式和累加方式，确保在有限显存下高效训练。

## 量化技术的创新运用
1. **双管齐下的量化方式**：输入采用groupwise量化，权重采用tilewise量化，分别获取输入和权重的scale，在tensorcore上进行fp8矩阵乘法后解量化，实现分块精准量化。
2. **在线量化提升精度**：摒弃传统pertensor框架的延迟量化，采用在线量化，每次量化前统计max值计算scale并实时更新，大幅提升量化精度。
3. **精度与累加的巧妙平衡**：全程使用e4m3保持高精度，在attention输出的反向传播时提升至e5m6。针对Nvidia H800 GPU上FP8 gemm累加精度低的问题，在tensorcore上做wgmma后回到cudacore中累加，兼顾利用率与精度。

DeepSeek V3通过在训练阶段、硬件与分布式策略、训练技术及量化技术等多方面的创新，实现了高性能与低成本的完美结合，为大模型训练领域提供了极具价值的参考范例。