- torch.save(unwrapped_model.state_dict, "./model/accelerate.pt") 之后,只需要配置下accelerate的config文件,使用accelerate launch --config_file default_config.yaml train.py启动脚本开始训练啦! 三. accelearte使用例子 3.1 单机多卡 下面是以单机多卡(1机器共2卡)的config.yaml例子,这里是我根据accelerate ...
accelerate launch --config_file ./accelerate_config.yaml --main_process_port 12346 --num_processes 1 \ --mixed_precision "fp16" python.py 单机多卡:单机多卡与上述代码类似 主要是加一下卡数量(--num_processes 8) accelerate launch --config_file ./accelerate_config.yaml --main_process_port 1234...
1. 设置 config importos fromaccelerate.utilsimportwrite_basic_config write_basic_config()# Write a config file os._exit(0)# Restart the notebook to reload info from the latest config file # or answer some question to create a config #!accelerate config # %load /root/.cache/huggingface/ac...
deepspeed --include="localhost:0" src/train_bash.py [llama-factory参数] --deepspeed /root/ds_config.json 注意 单机训练不需要配置hostfile,但是需要配置localhost 配置方式2 通过accelerate,accelerate配置文件如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 compute_environment: LOCAL_MACHI...
accelerate config 代码语言:javascript 复制 accelerate launch my_script.py--args_to_my_script 如果不想自己编写训练循环, PyTorch 之上有许多可以替代 Accelerate 的高级库。 Accelerate 的运作原理 代码语言:javascript 复制 accelerator=Accelerator() 除了提供要使用的主要对象之外,此行还将从环境中分析分布式训练运...
1. 设置 config importos fromaccelerate.utilsimportwrite_basic_config write_basic_config()# Write a config file os._exit(0)# Restart the notebook to reload info from the latest config file # or answer some question to create a config ...
accelerate config 代码语言:javascript 复制 accelerate launch my_script.py--args_to_my_script 如果不想自己编写训练循环, PyTorch 之上有许多可以替代 Accelerate 的高级库。 Accelerate 的运作原理 代码语言:javascript 复制 accelerator=Accelerator() 除了提供要使用的主要对象之外,此行还将从环境中分析分布式训练运...
1,设置config importosfromaccelerate.utilsimportwrite_basic_configwrite_basic_config()# Write a config fileos._exit(0)# Restart the notebook to reload info from the latest config file# or answer some question to create a config#!accelerate config ...
当然,如果存在较多的参数,每次进行重复调用会显得繁琐,因此可以通过accelerate config来设计默认参数。当然,更flexible的方法是传入yaml文件,指定每一次的参数: compute_environment:LOCAL_MACHINEdeepspeed_config:{}distributed_type:MULTI_GPUfsdp_config:{}machine_rank:0main_process_ip:nullmain_process_port:nullmain_...
accelerate config 会根据你回答的问题生成一个yaml文件,我的位于~/.cache/huggingface/accelerate 如果是单机多卡,num_processes指的就是GPU数量(多机多卡不了解) 然后运行 accelerate test 来测试脚本能否正常工作。一切都ok后,我们就能开始训练了: accelerate launch path_to_script.py --args_for_the_script ...