lightseq

LightSeq 项目介绍

LightSeq 是一个高性能的序列处理和生成库，专为现代自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）模型的高效训练和推理而设计，如 BERT、GPT 和 Transformer。此库是基于 CUDA 的，支持包括 CUDA 相关库（如 cuBLAS、Thrust 和 CUB）在内的优化，通过定制的核函数，特别为 Transformer 模型家族进行融合和优化，非常适合机器翻译、文本生成、图像分类及其他序列相关任务。

支持特性

LightSeq 支持多种模型和特性：

• 模型：涵盖 Transformer、BERT、BART、GPT2、T5、ViT 等。
• 精度：支持 fp32、fp16、int8 三种精度模式。
• 操作模式：包括训练和推理。
• 兼容性：与 Fairseq、Hugging Face、DeepSpeed 完全兼容。
• 解码算法：支持搜索、采样、CRF 等不同的解码方法。
• 其他功能：如梯度通信量化和自动调优矩阵乘法算法。

LightSeq 提供了一种易于部署的模型管理和后端服务解决方案，基于 TensorRT 推理服务器，用户可以通过较少的代码修改来开发新型 Transformer 架构。

性能表现

在性能方面，LightSeq 提供了大量的改进和加速：

• 训练加速：在 fp16 模式下，训练速度可达到 PyTorch 的 3 倍，而在 int8 模式下，速度更是可达到 PyTorch 量化感知训练的 5 倍。
• 推理加速：在推理任务中，fp16 和 int8 模式下的速度分别可达到 PyTorch 的 12 倍和 15 倍。

测试表明，无论是对 Transformer 还是 BERT 模型，LightSeq 在不同的 batch 和序列长度下都能显著提升训练和推理的速度。

安装与入门

用户可以通过 PyPI 安装 LightSeq，只需运行以下命令（仅支持 Linux 上 Python 3.6 至 3.8）：

pip install lightseq

此外，用户也可以通过源码进行构建，详细步骤和指南可以参考官方文档。

入门指南

LightSeq 提供了从头开始训练以及与现有框架（如 Fairseq 和 Hugging Face BERT）集成的方法示例：

• 从头开始训练：用户可以使用 LightSeq 提供的模块构建自己的模型，比如 Transformer 编码器层模块。
• 与其他框架集成：LightSeq 提供了如何将它集成到 Fairseq 和 Hugging Face BERT 中的详尽步骤。
• 推理部署：支持从 Fairseq 和 Hugging Face 导出模型进行快速推理，还提供了基于推理服务器的部署示例。

招聘信息

LightSeq 团队目前正在招聘具有深度学习系统、自然语言处理、计算机视觉和语音技术背景的实习生和全职员工。工作地点在北京和上海，感兴趣的朋友可以将简历发送至 wangxiaohui.neo@bytedance.com。

LightSeq 通过其强大的功能和高效的性能，是现代 NLP 和 CV 模型开发者的一款利器，为模型训练和推理带来了显著的加速和方便。