이 글은 DeepSpeed를 사용하여 대규모 트랜스포머 모델을 효율적으로 훈련하는 고급 튜토리얼을 제공한다. ZeRO 최적화, 혼합 정밀도 훈련, 그래디언트 누적, 그리고 고급 DeepSpeed 구성을 결합함으로써 GPU 메모리 활용을 극대화하고 훈련 오버헤드를 줄이며 자원이 제한된 환경에서도 트랜스포머 모델을 확장할 수 있는 방법을 보여준다. 이를 통해 대규모 언어 모델을 더 효율적으로 훈련시킬 수 있다.

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