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----使用DeepSpeed-RLHF系统训练：DeepSpeed-HE 能够在 RLHF 中无缝地在推理和训练模式之间切换，使其能够利用来自 DeepSpeed-Inference 的各种优化，如张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成，同时对训练部分还能从 ZeRO- 和 LoRA-based 内存优化策略中受益。DeepSpeed-HE 还能够自动在 RLHF 的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。
+---使用**DeepSpeed-RLHF**系统训练：DeepSpeed-HE 能够在 RLHF 中无缝地在推理和训练模式之间切换，使其能够利用来自 **DeepSpeed-Inference** 的各种优化，如张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成，同时对训练部分还能从 **ZeRO- 和 LoRA-based** 内存优化策略中受益。DeepSpeed-HE 还能够自动在 RLHF 的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。