num_processes: 2 rdzv_backend: static same_network: false tpu_env: [] tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: false 3.2 多机多卡 下面是以多机多卡(2机器共4卡)的config.yaml例子,这里是我根据accelerate config生成后的config文件: compute_environment: LOCAL_MACHINE distributed_type:...
num_machines: 1 num_processes: 2 第三,配置第二个运行配置文件second_config.yaml compute_environment: LOCAL_MACHINE distributed_type: MULTI_GPU fp16: false machine_rank: 0 main_process_ip: null main_process_port: 20655 main_training_function: main num_machines: 1 num_processes: 2 第四,运行...
所以大家以后也可以尝试多用notebook_launcher来训练(一定是num_processes=2以上才可以,num_processes=1它默认不用并行,直接啥也不干了)。 分布式训练(HuggingFace Accelerate) 完成数据预处理后,开始模型训练,这里我使用HuggingFace的Accelerate库进行分布式训练。下面对Accelerate库做一些简单介绍,详细可以参考官方文档,以及...
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 官方还提供了:在notebo...
gpu_ids数量跟num_processes必须要一致 训练速度 从结果来看,训练速度基本与显卡数量成线性关系。且显存大小几乎一样 原理剖析 基本概念 DP:数据并行 DDP:数据分布式并行 DP DP过程如下 将inputs 从主 GPU 分发到所有 GPU 上 将model 从主 GPU 分发到所有 GPU 上 ...
17 main_training_function: main 18 mixed_precision: fp16 19 num_machines: 2 20 num_processes: 8 21 tpu_env: [] 22 tpu_use_cluster: false 23 tpu_use_sudo: false 24 use_cpu: false Expected behavior No response System Info No response Others No response...
- num_processes: 7 - machine_rank: 0 - num_machines: 1 - gpu_ids: 0,1,2,3,4,5,6 - rdzv_backend: static - same_network: True - main_training_function: main - downcast_bf16: no - tpu_use_cluster: False - tpu_use_sudo: False ...
accelerator.wait_for_everyone()start=time.time()# divide the prompt list onto the available GPUswithaccelerator.split_between_processes(prompts_all)asprompts:# store outputofgenerationsindict results=dict(outputs=[],num_tokens=0)# have eachGPUdoinference,prompt by promptforpromptinprompts:prompt_toke...
notebook_launcher(train_accelerate_ddp, args=(), num_processes=2) 使用🤗 Trainer 终于我们来到了最高级的 API——Hugging Face Trainer. Hugging Face 🤗 Transformers API 中 Trainer 文档地址:https://hf.co/docs/transformers/main_classes/trainer 它涵盖了尽可能多的训练类型,同时仍然能够在分布式系统...
accelerator.wait_for_everyone()start=time.time()# divide the prompt list onto the available GPUswithaccelerator.split_between_processes(prompts_all)asprompts:results=dict(outputs=[],num_tokens=0)# have eachGPUdoinferenceinbatches prompt_batches=prepare_prompts(prompts,tokenizer,batch_size=16)forpromp...