type=int)args=parser.parse_args()local_rank=args.local_rank### NOWimportoslocal_rank=int(os.environ["LOCAL_RANK"])#运行脚本torchruntrain_script.py#除了--use_env参数,其他torch.distributed.launch所使用的参数均可使用,#如nnodes、nproc_per_node...
shell脚本: copy exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=$1gpu_num=$(echo$CUDA_VISIBLE_DEVICES| awk -F',''{print NF}') torchrun --master_port 61234 --nproc_per_node$gpu_numhf_train.py ...
torchrun 是PyTorch Elastic 提供的命令行工具,用于启动分布式训练。 --nnodes:节点数 --nproc_per_node:每个节点上的进程数,一般设置为节点的 GPU 数 --rdzv_id:任务 ID,可以设置成任意数字 --rdzv_backend 通信后端,一般设置为 c10d --rdzv_endpoint:主节点的地址和端口。一般使用集群中通信带宽最大的机...
2.2.4 方式四:torchrun启动 3 分布式引入的参数 3.1 rank、local_rank、node等的概念 3.2 通信参数与模式 3.3 分布式任务中常用的函数 4 提速参数与隐藏的简单问题 4.1 dataloader提速的参数 4.2 checkpoint的保存与加载 4.3 dist.init_process_group的init_method 方式 4.4 进程内指定显卡 4.5 CUDA初始化的问题 ...
最后,要运行脚本,PyTorch 有一个方便的 torchrun 命令行模块可以提供帮助。只需传入它应该使用的节点数以及要运行的脚本即可: torchrun --nproc_per_nodes=2 --nnodes=1 example_script.py 上面的代码可以在在一台机器上的两个 GPU 上运行训练脚本,这是使用 PyTorch 只进行分布式训练的情况 (不可以在单机单卡...
前文并行原理简介和 DDP 并行实践和 使用 torchrun 进行容错处理 在简单的随机数据上演示了使用 DDP 并行加速训练的方法,本文考虑一个更加复杂的 GPT 类模型,说明如何进行 DDP 并行实战 MinGPT 是 GPT 模型的一个流行的开源 PyTorch 复现项目,其实现简洁干净可解释,因而颇具教育意义。关于 MinGPT 的详细介绍可以参考...
import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def example(rank, world_size): # create default process group dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) ...
解决问题的思路在于,对前K-1次step取消其梯度同步。幸运的是,DDP给我们提供了一个暂时取消梯度同步的context函数no_sync()(源代码:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/distributed.py#L548)。在这个context下,DDP不会进行梯度同步。
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动使用自定义镜像功能通过torch.distributed.launch命令启动通过torch.distributed.run命令启动通过torch.distributed.launch命令启动通过tor
镜像的Python启动命令。本文示例的启动命令为“bash ${MA_JOB_DIR}/code/run_torch_ddp_npu.sh”。其中,启动脚本的完整代码请参见代码示例。 (可选)启用ranktable动态路由 如果训练作业需要使用ranktable动态路由算法进行网络加速,则可以联系技术支持开启集群的cabinet调度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现...