dp_world_size:新建分组的进程个数; seq_data_parallel_group:全局变量_WORD_GROUP,存储新建的进程分组; seq_dp_world_size:新建分组的进程个数; mp_world_size:1 expert_parallel_group:全局变量_EXPERT_PARALLEL_GROUP; expert_data_parallel_group:全局变量_EXPERT_DATA_PARALLEL_GROUP; sequence_parallel_size:...
world_size):# create default process groupdist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)# create local modelmodel = nn.Linear(10,10).to(rank)# construct DDP modelddp_model = DDP(
1.2.1 PipelineModule(layers=join_layers(net),..) - Setup world info - Initialize partition information Setup world info: # # dist.new_group() 将 RANK 实例放入一个组中 self.world_group = dist.new_group(ranks=range(dist.get_world_size())) self.global_rank = dist.get_rank(group=self....
ds_config[ 'train_micro_batch_size_per_gpu'] = args.per_device_train_batch_size ds_config[ 'train_batch_size'] = args.per_device_train_batch_size * torch.distributed.get_world_size( ) * args.gradient_accumulation_steps # If passed along, set the training seed now. # 设置随机种子以...
要使用 mpirun + DeepSpeed 或 AzureML(使用 mpirun 作为启动器后端)启动你的训练作业,您只需要安装 mpi4py Python 包。DeepSpeed 将使用它来发现 MPI 环境,并将必要的状态(例如 world size、rank 等)传递给 torch 分布式后端。 如果你正在使用模型并行,Pipline 并行或者在调用 deepspeed.initialize(..) 之前需...
要使用 mpirun + DeepSpeed 或 AzureML(使用 mpirun 作为启动器后端)启动你的训练作业,您只需要安装 mpi4py Python 包。DeepSpeed 将使用它来发现 MPI 环境,并将必要的状态(例如 world size、rank 等)传递给 torch 分布式后端。 如果你正在使用模型并行,Pipline 并行或者在调用deepspeed.initialize(..)之前需要使...
mpu – 可选:一个实现以下方法的对象:get_model_parallel_rank/group/world_size 和 get_data_parallel_rank/group/world_size。 deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认...
mpu – 可选:一个实现以下方法的对象:get_model_parallel_rank/group/world_size 和 get_data_parallel_rank/group/world_size。 deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认...
get started 这里上来就是 world_size, local_rank 没有解释。文档里似乎急于说明用起来“简单”,所以都不肯正经写几句怎么安装,怎么跑一个多机小例子。 又比如这里有一个完整例子 DeepSpeed Integration ,里面注释行数不少,但 T0 什么的似乎是在聊闲天。 有一些句子需要译回中文才知道什么意思。 when there is...
dist.all_reduce(rt, op=dist.reduce_op.SUM) rt /= dist.get_world_size()#总进程数 return rt # calculate loss loss = criterion(predict, labels) reduced_loss = reduce_tensor(loss.data) train_epoch_loss += reduced_loss.item() ''' 注意在写入TensorBoard的时候只让一个进程写入就够了: ''...