DeepSpeed v0.18.6发布：修复关键并发问题，全面支持Python 3.14，性能更稳定更智能！

近日，DeepSpeed正式发布了v0.18.6版本（2026年2月13日），这一版本以稳定性优化为核心，同时兼顾性能与兼容性，为深度学习分布式训练带来更高可靠性与灵活度。下面我们来详细解析此次更新内容。

✅ 版本号更新

版本文件已同步到0.18.6，确保用户可以准确获取最新版本信息，版本管理更加规范。

⚙️ 并发与模块优化

本次更新修复了leaf 模块的竞态条件问题，进一步提升了模型在高并发环境下的稳定性。同时，这意味着在分布式训练过程中，模块之间的同步与数据安全性得到了更好保障。

推理阶段优化

在模型评估（eval）阶段，系统将跳过序列并行操作，显著减少无效计算，进一步优化了推理效率。这一改动对大模型推理特别友好，尤其是资源有限的推理部署场景。

AutoTP智能分区增强

此次版本还新增了AutoTP的自定义分区模式支持，并修复了AutoTP自定义模式中未正确遵循use_default_specs参数的问题。
这让用户能够更加灵活地定义Tensor分区策略，从而在不同硬件架构下获得最优性能表现。

训练稳定性改进

修复了Gradient is ready with z2 的梯度计算问题，并修正了在ZeRO stage 0配置下，bf16梯度范数发散的问题，显著提升了混合精度训练的收敛稳定性。
这对使用ZeRO优化的超大模型训练尤为关键。

Python 3.14兼容性更新

DeepSpeed v0.18.6全面支持Python 3.14的新注解处理机制，为未来Python版本的适配铺平道路，开发者可放心升级Python环境。

函数库更新

用math.gcd替代了已弃用的fractions.gcd，保持代码兼容性与标准化，确保长远维护更轻松。

⚡ 性能改进：JIT替换为编译模式

本次更新将torch.jit.script替换为torch.compile，充分利用PyTorch新一代的编译优化能力，提升执行效率的同时简化模型编译部署流程。

总结

代码地址：github.com/deepspeedai/DeepSpeed

DeepSpeed v0.18.6 是一个以“稳定与兼容”为关键词的精进版本。

• • 解决了训练中的竞态与梯度稳定性问题；

• • 提升了AutoTP与ZeRO阶段的灵活性；

• • 完善了对最新Python版本与PyTorch编译机制的支持。

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