使用Trainer进行模型的训练,我们需要提供超参数HfArgumentParser、分词器Tokenizer、模型Model、数据集Dataset、数据收集器DataCollator、指标Metrics,将上述组件传入Trainer,调用Trainer.train()进行训练。 Simple Training with the Transformers Trainer (youtube.com)www.youtube.com/watch?v=u--UVvH-LIQ # huggingfa...
使用pytorch.distributed模块的原生 PyTorch DDP 模块 使用🤗 Accelerate 对pytorch.distributed的轻量封装,确保程序可以在不修改代码或者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练,为什...
Distributed-data-parallel(简称DDP)顾名思义,分布式数据并行,是torch官方推荐的方式,相比于DP是单进程多线程模型,DDP使用了多进程的方式进行训练,能实现单机多卡、多机多卡训练。 注意的是,即使是单机多卡,DDP也比DP快很多,因为DDP从设计逻辑上杜绝了很多DP低效的缺点。在DDP中,再没有master GPU,每个GPU都在独立的...
DeepSpeed和FairScale实现了 ZeRO 论文的核心思想。我们已经将其集成到了transformers的Trainer中,详见博文通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更大更快的训练[10]。最近,PyTorch 已正式将 Fairscale FSDP 整合进其 Distributed 模块中,并增加了更多的优化。 Accelerate 🚀: 无需更改任何代码即可使用 PyTorch FSD...
Distributed training not working for PEFT/AdaLoRA whisper huggingface/peft#855 Closed Rhitabrat commented Mar 15, 2024 We do provide an example for that, see here: transformers/examples/pytorch/summarization/run_summarization_no_trainer.py Line 675 in 8edf196 generated_tokens = accelerator....
pytorch-accelerated is a lightweight training library, with a streamlined feature set centered around a general-purpose Trainer, that places a huge emphasis on simplicity and transparency; enabling users to understand exactly what is going on under the hood, but without having to write and maintain...
(本文专门作此条撰写,主要是为了以后用Trainer时将自定义数据集转为datasets.Dataset,会比较方便(Trainer的*_dataset入参可以接受datasets.Dataset或torch的数据集,如果是datasets.Dataset的话看起来应该会按列名自动输入模型所需的入参,而且看本教程示例是可以直接用list格式的。Trainer会自动移除其他列(后面训练时输出会...
本文分享基于英文版本Wikipedia语料和英文知识库Wikidata的知识增强预训练的实现。我们采用Pytorch和HuggingFace实现。建议在Linux开发机上完成。 目录: 数据获取与预处理 HuggingFace实现基于Entity Masking的知识增强预训练 下游任务微调 一、数据获取与处理 (1)Wikipedia Dumps ...
) # Initialize our Trainer -trainer = Trainer( +trainer = GaudiTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset ... # other arguments )The DL1 instance we use has 8 available HPU-cores meaning we can leverage distributed data-parallel training for our model....
Do you run your script using torch.distributed.run or just python yourscript.py? beyondguo commented Jun 19, 2023 • edited simply python yourscript.py, I'm using Trainer, which I think should automatically manage the GPU allocation. Contributor younesbelkada commented Jun 19, 2023 I see...