def init_distributed_mode(args):# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.
1.模型并行方式:如果模型特别大,GPU显存不够,无法将一个显存放在GPU上,需要把网络的不同模块放在不同GPU上,这样可以训练比较大的网络。(下图左半部分) 2.数据并行方式:将整个模型放在一块GPU里,再复制到每一块GPU上,同时进行正向传播和反向误差传播。相当于加大了batch_size。(下图右半部分) 在pytorch1.7 + c...
1.简介本文介绍了模型并行训练的概念,并在slurm超算环境下,通过DeepSpeed框架对cifar10数据集进行多机多卡分类实践。 环境: slurm代码仓库: https://github.com/ZachcZhang/LLM-engineering目录:LLM-engineering…
2. 3D并行训练实战指导• 先决条件：NVIDIA多GPU环境、支持CUDA的驱动和学习框架（PyTorch 2.x）• 需要配置transformers启用超参数，如：from transformers import AutoModelForSeq2SeqLMmodel = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(..., device_map="3d_parallel", tp_plan="balanced")• 配合DeepSpeed配...
本简单来说,有两种原因:第一种是模型在一块GPU上放不下,两块或多块GPU上就能运行完整的模型(如早期的AlexNet)。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。 常见的多GPU训练方法: 1.模型并行方式:如果模型特别大,GPU显存不够,无法将一个显存放在...
多卡并行训练框架(ddp) + 测评框架(支持多卡测评) 一、多卡并行训练框架# lightning-hydra-template 这里主要使用github上开源框架lightning-hydra-template,但该框架存在一些小的问题,目前得到了解决。1.将github上lightning-hydra-template框架加入自己的仓库,然后从仓库中下载到服务器。2.修改src/utils/utils.py中的...
pytorch单机多卡并行训练 pytorch 多卡随着深度学习领域的快速发展,训练模型所需的数据量和工作量不断增大,单机多卡并行训练逐渐成为提高训练效率的重要手段。PyTorch作为深度学习领域的主流框架之一,支持单机多卡并行训练,能够充分利用计算机资源,加速模型训练过程。本文将介绍PyTorch单机多卡并行训练的方法和技术,包括数据并行和...
1.执行单机多卡脚本后,程序看起来更像是在四张卡上跑,之间毫无关联。正常应该是怎样的? 2.在单机多卡数据并行的情况下,用model.fit()进行模型训练,会自动将梯度聚合吗?还是说,单机多卡的情况不支持使用fit()边训练边验证本帖最后由 haaa_9 于2024-07-03 11:46:46 编辑 chengxiaoli 帖子 503 回复 1428 ...
PyTorch的多卡并行训练主要是通过DataParallel和DistributedDataParallel这两个类来实现的。这两个类都能让我们把模型放到多个GPU上运行,但是使用场景和方式有所不同。 DataParallelDataParallel会把数据和模型都切分到不同的GPU上,然后进行并行计算。每个GPU上都会运行模型的全部内容,但是输入数据会被切分。计算梯度后,会在每...
Pytorch 框架支持多卡分布式并行训练网络,可以利用更大的显存得到更大的 batchsize,同时也会倍增训练速度,本文记录 Pytorch 多卡训练实现过程。 简介 Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案,DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡,配置简单但显卡资源利用率不够高,Distri...