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社区中有两个流行的 零冗余优化器 (Zero Redundancy Optimizer，ZeRO) 算法实现，一个来自 DeepSpeed ，另一个来自 PyTorch 。 Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来，以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一。 本文重点介绍了 Accelerate 对外暴露的这两个后端之间的差异。为了让用户能够在这两个后端之间无缝切换，我们在 Accelerate 中合并了 一个精度相关的 PR 及 一个新的概念指南 。 零冗余优化器 (Zero Redundancy Optimizer，ZeRO) https://arxiv.org/abs/1910.02054 DeepSpeed https://github.com/microsoft/DeepSpeed PyTorch https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html Accelerate https://hf.co/docs/accelerate/en/index 一个精度相关的 PR https://github.com/huggingface/accelerate/issues/2624 一个新的概念指南 https://hf.co/docs/accelerate/concept_guides/fsdp_and_deepspeed FSDP 和 DeepSpeed 可以互换吗？ 最近，我们尝
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