PyTorch DDP Training: 多进程不同步的探讨 在深度学习的范畴中,训练大型模型通常需要大量的计算资源。为了解决这个问题, PyTorch 提供了分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)训练的机制。虽然 DDP 能够极大地加速模型训练,但在多进程的环境下也可能会遇到不同步的问题。本文将探讨如何在 PyTorch 中实现 DDP ...
Pytorch DDP Training (分布式并行训练) 知乎—就是不吃草的羊 01 有三种分布式训练 模型被拆分到不同GPU, 模型太大了,基本用不到 模型放在一个,数据拆分不同GPU,torch.dataparallel 基本不会报bug sync bc要自己准备 模型和数据在不同gpu上各有一份, torch.distributeddataparallel bug多,各进程间数据不共享,访...
I think the questions you're asking about are all in thistraining_stepcode: transformers/src/transformers/trainer.py Lines 1126 to 1146 indc9f245 ifself.use_amp: withautocast(): loss=self.compute_loss(model,inputs) else: loss=self.compute_loss(model,inputs) ...
而且,也许会让你惊讶的是,这种技术比你想象的还要简单!在你继续阅读本文之前,建议先去充分了解 PyTorch(一种机器学习框架)相关内容,包括其核心组件,如Datasets、 DataLoaders、Optimizers、CUDA 和 Training loop。 一开始,我也认为 DDP 是一种复杂的、几乎无法实现的技术,认为它需要一个庞大的技术团队来建立必要的基...
本文主要参考ColossalAI论文 Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training ColossalAI框架开源提供了本文介绍的所有并行训练:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 前言 本文会介绍几种流行的并行方法,包括 数据并行(data parallel) ...
本教程旨在让读者掌握如何同时利用多个GPU,实现快速高效的训练。而且,也许会让你惊讶的是,这种技术比你想象的还要简单!在你继续阅读本文之前,建议先去充分了解 PyTorch(一种机器学习框架)相关内容,包括其核心组件,如Datasets、 DataLoaders、Optimizers、CUDA 和 Training loop。
[2]https://www.telesens.co/2019/04/04/distributed-data-parallel-training-using-pytorch-on-aws/ [3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/68615246 [4]https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042 [5]https://zhuanlan.zhihu.com/p/276122469 [6]https://arxiv.org/pdf/1907.13257.pdf ...
This topic describes three methods of using a training job to start PyTorch DDP training and provides their sample code.Use PyTorch preset images and run the mp.spawn com
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然后我们定义一些 TrainingArguments 来控制所有常用的超参数。🤗 Trainer 需要的训练数据是字典类型的,因此需要制作自定义整理功能。 最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码! from transformers import Trainer, TrainingArgumentsmodel = BasicNet...