通过DeepSpeed和FairScale使用ZeRO，容纳更多数据并更快地训练

这篇文章可能讨论了结合DeepSpeed和FairScale使用ZeRO（零冗余优化器）来提高大型语言模型（LLM）的训练效率。重点将放在这些技术如何使用户能够将更大的模型放入内存并加速训练过程。文章可能会深入探讨ZeRO、DeepSpeed和FairScale的技术方面，解释它们如何协同工作以优化内存使用并跨多个设备并行化训练。突出的好处将包括更快的训练时间、训练更大模型的能力以及减少的内存需求。

• •ZeRO、DeepSpeed和FairScale用于优化LLM训练。
• •这些技术提高了内存效率和训练速度。
• •用户可以使用更少的内存需求来训练更大的模型。