Add Japanese translation of Windows support blog

README.md

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 <b> <span style="color:orange" > DeepSpeed empowers ChatGPT-like model training with a single click, offering 15x speedup over SOTA RLHF systems with unprecedented cost reduction at all scales; [learn how](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-chat)</span>.</b>
 
 
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+* [2024/08] [DeepSpeed on Windows](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/windows/08-2024/README.md) [[日本語](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/windows/08-2024/japanese/README.md)]
 * [2024/08] [DeepNVMe: Improving DL Applications through I/O Optimizations](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-gds/README.md) [[日本語](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-gds/japanese/README.md)]
 * [2024/07] [DeepSpeed Universal Checkpointing: Efficient and Flexible Checkpointing for Large Scale Distributed Training](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-ucp/README.md) [[中文](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-ucp/chinese/README.md)] [[日本語](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-ucp/japanese/README.md)]
 * [2024/03] [DeepSpeed-FP6:The power of FP6-Centric Serving for Large Language Models](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-fp6/03-05-2024) [[English](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-fp6/03-05-2024/README.md)] [[中文](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-fp6/03-05-2024/README-Chinese.md)]

blogs/windows/08-2024/japanese/README.md

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+<div align="center">
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+# DeepSpeedのWindowsサポート
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+</div>
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+# はじめに
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+DeepSpeedは、分散学習と推論を簡単かつ効率的に行うための人気のあるオープンソースの深層学習最適化ライブラリです。DeepSpeedは、その豊富かつ高度な最適化機能（例：ZeRO、3D parallelism, MoEなど）のおかげで、Phi-3、Megatron-Turing-530B、BLOOM-176B、Arcticなどの最先端モデルの学習に広く利用されています。しかし、最も普及しているオペレーティングシステムであるMicrosoft Windowsをネイティブにサポートしていなかったため、多くのAI開発者やユーザーが、DeepSpeedの革新的な機能を利用できない状態でした。この問題を解決するため、DeepSpeedの完全な機能をWindows上でネイティブに実行し、Linux上と同じ使いやすさを実現するための取り組みを開始しました。
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+このブログでは、この取り組みの最初の成果をお知らせします。現在、DeepSpeedはWindowsにインストールし、単一GPUでの学習、ファインチューニング、および推論をネイティブに実行できるようになりました。ここで重要なこととして、インストールと利用は、Linuxとまったく同じように行えます。ファインチューニングと推論のワークロードを通じて、HuggingFace Transformers との統合、LoRAのサポート、CPUオフロードの3つの重要なDeepSpeedの機能が、正しく動作していることが確認できました。このWindowsサポートは、バージョン0.14.5以降で利用可能です。このブログの残りの部分では、これらの成果を示す例を紹介します。
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+# テスト環境
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+Windows 11 Version 23H2 および Build 22631.3880 を実行している Surface Laptop Studio 2 でテストを行いました。このハードウェアには、4GBのVRAMを搭載した NVIDIA RTX A2000 GPU が1つ搭載されています。また、PyTorchバージョン 2.3.0 および HuggingFace Transformersバージョン 4.41.2 を使用しました。使用したサンプルスクリプトは[DeepSpeedExamplesリポジトリ](https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples)から取得できます。以下の例を実行する前にリポジトリをクローンしてください。
+
+# インストール
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+DeepSpeedは、2つの方法でWindowsにインストールできます。より簡単な方法は、pipパッケージマネージャーを使用することで、もう一方はソースからビルドする方法です。どちらの場合も、Python 3.xとCUDAサポート付きのPyTorchが必要です。
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+## pipを使用したインストール
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+DeepSpeedをインストールするには、単に次のコマンドを実行します: `pip install deepspeed`。
+これにより、最新バージョンのDeepSpeed（現時点では0.14.5）がインストールされます。Linux版とは異なり、Windows版ではすべてのオペレーターがすでにビルド済みであるため、CUDA SDKやC++コンパイラをインストールする必要はありません。
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+<div align="center">
+    <img src="../media/win_pip_install_deepspeed.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
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+<div align="center">
+    pipによるWindowsへのDeepSpeedのインストール
+</div>
+
+
+## ソースからのビルド
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+ソースからDeepSpeedをビルドするには、DeepSpeedリポジトリをクローンし、コンパイルスクリプトである `build_win.bat` を実行する必要があります。
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+## インストールの検証
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+インストール方法にかかわらず、`ds_report`を実行してインストールが成功したかどうかを確認できます。出力は次のようになります：
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+<div align="center">
+    <img src="../media/ds_report.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
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+<div align="center">
+    DeepSpeedのWindowsインストールを確認するds_reportの出力
+</div>
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+# 事前学習の例
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+Windows上でDeepSpeedを使用した事前学習の例として、画像分類モデルCIFAR10と言語モデルBERTの実行例を示します。
+
+## CIFAR10の事前学習
+
+CIFAR10の事前学習に必要なスクリプトとコードは、次のパスにあります: `DeepSpeedExamples\training\cifar`
+
+以下のコマンドを使用してCIFAR10の事前学習を開始できます: `deepspeed cifar10_deepspeed.py –deepspeed`
+
+出力は次のようになります。
+
+<div align="center">
+    <img src="../media/cifar10_training.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
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+<div align="center">
+    DeepSpeedによるWindowsでのCIFAR10モデルの事前学習
+</div>
+
+## BERTの事前学習
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+BERTの事前学習に必要なスクリプトとコードは、次のパスにあります: `DeepSpeedExamples\training\HelloDeepSpeed`
+
+以下のコマンドを使用してBERTの事前学習を開始できます: `deepspeed train_bert_ds.py --checkpoint_dir experiment_deepspeed`
+
+出力は次のようになります。
+
+<div align="center">
+    <img src="../media/bert_training.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
+
+<div align="center">
+    DeepSpeedによるWindowsでのBERTモデルの事前学習
+</div>
+
+# ファインチューニングの例
+
+DeepSpeed-Chatアプリケーションの教師ありファインチューニング（supervised fine tuning; SFT）を使用して、ファインチューニングの機能を示します。LoRAおよびCPUオフロードメモリ最適化を有効にして、 HuggingFace の `facebook/opt-125m` モデルのSFTを実施します。この例を実行するためのコマンドラインは次のとおりです: `deepspeed training\step1_supervised_finetuning\main.py --model_name_or_path facebook/opt-125m --gradient_accumulation_steps 8 --lora_dim 128 --only_optimize_lora --print_loss --zero_stage 2 --deepspeed --dtype bf16 --offload --output_dir output`
+
+出力は次のようになります。
+
+<div align="center">
+    <img src="../media/opt125m_finetuning.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
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+<div align="center">
+    DeepSpeedを使用したWindowsでの facebook/opt-125m モデルのファインチューニング
+</div>
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+# 推論の例
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+推論の機能を示すために、トークン生成のためのZeRO-Inferenceを使用します。ZeRO-Inferenceは、CPUまたはNVMeメモリにオフロードすることで推論のハードウェアコストを削減します。ここでは、サンプルスクリプトを使用して、HuggingFaceのLlama-2-7Bモデルを使用したトークン生成を実行します。4GBのVRAMではモデルと生成処理の両方を実効するのに十分ではないため、モデルパラメータをCPUメモリにオフロードします。
+
+次のコマンドラインを使用して、8トークンのプロンプトから32トークンを生成します: `deepspeed run_model.py --model meta-llama/Llama-2-7b-hf --batch-size 64 --prompt-len 8 --gen-len 32 --cpu-offload`
+
+出力は次のようになります。
+
+<div align="center">
+    <img src="../media/llama2-7b_inference.png" style="width:6.5in;height:3.42153in" />
+</div>
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+<div align="center">
+    DeepSpeedのZeRO-InferenceによるWindowsでのLLAMA2-7Bのトークン生成
+</div>
+
+# まとめ
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+最も広く使われているオペレーティングシステムであるWindowsで、深層学習フレームワークであるDeepSpeedをネイティブに実行できるようにすることは、多くの人と組織が、今まさに進行中のAI革命の恩恵を受けるための重要な一歩です。このブログでは、この目標に向けたプロジェクトの、最初の成果を共有しました。Windowsのサポートは現在進行中のプロジェクトですが、今回の成果が多くのユーザにとって活用され、またさらに発展していけることを願っています。次のロードマップには、複数のGPUでの実行、モデルパラメータの量子化、パフォーマンスの詳細な分析が含まれます。
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+# 謝辞
+
+このプロジェクトは、Costin Eseanu、Logan Adams、Elton Zheng、Reza Yazdani Aminabadi、Martin Cai、Olatunji Ruwaseを含むDeepSpeedメンバーによる大きな貢献の結果です。また、この機能を必要とし、様々な問題の解決策や、建設的なフィードバックを提供し、私たちと共に歩んでくれたDeepSpeedユーザーの重要な貢献に感謝します。