DeepSpeed常见面试问题
💡 面试常问问题 + 思路讲解
1️⃣ DeepSpeed的作用是什么？为什么要用它？
✅ 回答思路：
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作用：解决大模型训练的显存瓶颈、加速训练、优化大规模分布式训练。
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为什么用：
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单GPU显存不够，训练不了几十亿/百亿参数模型。
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ZeRO优化可以分散存储优化器状态、梯度、参数。
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支持混合精度（FP16/BF16）。
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支持offload到CPU/磁盘，进一步节省显存。
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整合到Hugging Face / PyTorch生态，易用性高。
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✅ 加分点：举个实际例子，比如"我们用DeepSpeed训练一个65B的模型，在8张A100上能跑起来"。
2️⃣ 你了解DeepSpeed的ZeRO优化器吗？它有几个阶段？
✅ 回答思路：
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ZeRO全称：Zero Redundancy Optimizer。
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它分为三个阶段：
阶段 功能 优化内容 Stage 1 分散优化器状态（如动量、二阶矩） 优化器状态 Stage 2 分散梯度 优化器状态 + 梯度 Stage 3 分散模型参数 优化器状态 + 梯度 + 模型参数 -
通过这些分散，显存大幅减少。
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Stage 3是最彻底的，但实现复杂度最高。
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可以结合offload到CPU/磁盘进一步节省显存。
✅ 加分点：你可以说"ZeRO-2适合大多数SFT任务，ZeRO-3适合超大模型（30B以上）"。
3️⃣ train_batch_size 和 train_micro_batch_size_per_gpu、gradient_accumulation_steps 有什么关系？
✅ 回答思路：
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公式：
train_batch_size = train_micro_batch_size_per_gpu * num_gpus * gradient_accumulation_steps -
train_micro_batch_size_per_gpu：每张GPU单次前向/反向传播处理的样本数。 -
gradient_accumulation_steps：多少步后才更新一次权重，模拟大batch训练。 -
train_batch_size：全局等效的batch size。
✅ 举例说明：
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4张GPU，每张GPU micro_batch=4，gradient_accumulation=8
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那么 train_batch_size = 448=128
✅ 加分点：可以讲讲"显存不够时，可以减小micro_batch，但通过增加gradient_accumulation来保持全局batch size不变"。
4️⃣ offload_optimizer 和 offload_param 有什么用？适合什么场景？
✅ 回答思路：
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这两个是 DeepSpeed offload 的配置，用来进一步节省显存：
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offload_optimizer：把优化器状态（动量、梯度）放到CPU。
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offload_param：把模型参数放到CPU（只在ZeRO-3时有效）。
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适合场景：
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显存紧张，比如训练70B模型，显存24G/48G不够，就必须offload。
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CPU内存充足时效果最好，但会牺牲一些训练速度（CPU-GPU数据传输有瓶颈）。
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✅ 加分点：
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"offload虽然慢一点，但结合FP16/ZeRO-3可以在24G显卡上跑超大模型"。
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"如果机器有大内存（512GB+），offload效果更好"。
5️⃣ 什么是activation checkpointing？有什么优缺点？
✅ 回答思路：
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activation checkpointing 是一种显存优化技术。
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原理：
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正常训练中，前向传播会存储每一层的激活（中间结果）以便反向传播。
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如果开启activation checkpointing，部分激活不存储，反向传播时重新计算。
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优点：
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节省显存。
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缺点：
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增加计算量，训练速度略慢。
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✅ 加分点：
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"适合长序列/大模型场景，比如SFT时生成2000 tokens以上的任务"。
6️⃣ 如果你有24G显卡，想训练30B模型，你会怎么做？
✅ 回答思路：
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必须组合多种技术：
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ZeRO-3 + offload_param到CPU
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offload_optimizer到CPU
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FP16/BF16混合精度
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activation checkpointing
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梯度累积（gradient_accumulation_steps）
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可能需要8张GPU（多机多卡）。
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说明这些组合如何解决显存瓶颈：
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ZeRO-3分散存储
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Offload降低GPU占用
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FP16降低存储需求
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梯度累积保持全局batch size
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✅ 加分点：
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可以提到
bitsandbytes的量化（4bit/8bit训练），或者QLoRA方案！
🔥 附加问题（高阶）
| 面试题 | 你的回答思路 |
|---|---|
| DeepSpeed和FSDP的区别？ | DeepSpeed功能更丰富，支持ZeRO-3、offload等；FSDP更偏PyTorch原生，适合纯分布式但功能没那么全。 |
| DeepSpeed推理加速支持吗？ | 支持，有Inference Engine模块，用于大模型推理加速。 |
| 混合精度训练的原理？ | FP16计算减少显存占用，加快运算速度，但会带来数值稳定性问题，通过loss scaling解决。 |