ModelScope的lora_ddp lora_ddp_ds 有啥区别呢？

ModelScope中的lora_ddp和lora_ddp_ds是微调大型预训练语言模型时使用的两种技术。以下是具体分析：

• LoRa (Low-Rank Adaptation of Large Language Models)：LoRa利用了大模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调的效果。这种方法可以显著减少需要训练更新的参数量，例如在对175B GPT-3模型进行微调时，只需要全量微调参数量的0.01%。
• DDP (Data Parallel Processing)：DDP是一种并行处理技术，允许模型在多个GPU上进行训练，从而加快训练速度。
• DS (DeepSpeed)：DS是一个深度学习优化库，旨在提高模型训练的效率和速度，特别是在大规模深度学习模型中。它支持使用ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）等技术来减少内存使用和加速训练过程。

总的来说，lora_ddp和lora_ddp_ds都是用于大模型微调的技术，但它们可能在实现细节和适用场景上有所不同。在选择使用哪种技术时，需要考虑具体的模型结构、可用资源以及微调任务的需求。

ds: deepspeed，命令行参数多了--deepspeed default-zero2 \ 。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”