DeepSpeed是由微软开发的开源深度学习优化库，旨在高效训练大规模神经网络模型，尤其针对如Transformer架构的大型模型。它通过创新技术如ZeRO（零冗余优化器）显著降低训练过程中的内存占用和通信成本，从而加速模型训练速度并支持数十亿甚至万亿参数级别的计算。
在AI产品开发实际落地中，DeepSpeed赋能产品团队以更低的硬件成本和更短的周期训练高性能模型，推动自然语言处理、计算机视觉等领域的应用快速迭代，例如在智能客服、内容推荐系统中实现高效部署。
如需延伸阅读，可参考DeepSpeed的GitHub仓库（https://github.com/microsoft/DeepSpeed）或论文《DeepSpeed: System Optimizations Enable Training Deep Learning Models with Over 100 Billion Parameters》。
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