基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, P…
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
PyTorch并行训练在深度学习中,并行训练指的是同时使用多个GPU或者多个机器来协同训练一个模型。通过并行训练,我们可以大大提高模型的训练速度和效率。(1)多GPU并行训练PyTorch支持多GPU并行训练,可以让模型在多个GPU上同时进行训练。这可以通过将数据分批分配到不同的GPU上进行处理来实现。在PyTorch中,我们可以使用DataParal...
基于种群的多智能体强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,大幅...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
支持大规模模型训练:DeepSpeed 序列并行不仅支持大序列长度,还可以与 ZeRO-3 并用支持大模型尺寸。 易于使用和迁移,最小化对现有训练框架的代码更改要求。 缺点:注意力头的个数需要能整除序列并行数。 长序列的支持,目前还不是很普及,只是在一部分的微调训练框架中有支持,譬如XTuner;而基座模型目前支持长上下文的也...
强化学习并行训练框架 作品详情 参数模块:方便调整仿真环境参数、训练参数 环境模块:进行被控对象的运动仿真,定义了与环境的交互方式,包括状态的获取、动作的执行以及奖励的反馈 代理模块:代理(Agent)即强化学习中的被训练的控制器,定义了代理的决策策略,通常是一个神经网络。
最近几年的 AI 模型正在急速变大,训练常常需要需要多个 GPU,比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。因此,在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。 提起深度学习训练框架,大家可能首先想到就是 PyTorch 和 TensorFlow。但是已有的这些框架只支持数据并行,如果模型太大无法放在单个 GPU 中,数据并行就无用武...
2019年英伟达发布的Megatron是一个基于PyTorch的分布式训练框架，实现了一种简单高效的层内模型并行方法（TP，是切分矩阵的形式实现的），可以训练具有数十亿参数的Transformer模型。Megatron不需要新的编译器或库更改，可以通过在PyTorch中插入几个通信操作来完全实现。当然Megatron目前支持TP、PP、SP（Sequence Parallelism）...
随着模型的参数量随着指数级别的增长，对于高性能的训练框架的需求也越来越迫切。传统架构在应对越来越多参数量面前也显得越来越力不从心。传统架构采用 CPU 的同构并行机制，对应的参数分布采用模型并行。其最大的优点是便于机器的水平扩展以支持相对更大的模型，因此至今仍然在很多公司广泛使用（虽然在各个公司有不同...