网络局域秩;任务军衔 网络释义
单机的进程index即为local_rank,nnodes代表单机显卡数量,os.environ['RANK']获取机器的rank值,通过rank*nnodes + local_rank 计算全局训练的索引,nnodes * int(os.environ['WORLD_SIZE']) 计算全局训练的进程数量 根据计算的全局索引,全局数量 初始化进程通信 model.to(local_rank)将模型放置于本地单机的显卡上...
在使用local_rank参数之前,需要先定义进程组。进程组是指同一批次训练任务的多个进程,每个进程运行一份相同的模型,对同一份数据进行训练,以达到加快训练速度的效果。 常用的进程组包括nn.parallel.DistributedDataParallel、torch.distributed.launch等。 步骤二:指定local_rank参数 在创建进程组时,需要指定local_rank参数。
type=ine,default=0)args=parser.parse_args()dist.init_process_group("nccl")rank=dist.get_rank()local_rank_arg=args.local_rank# 命令行形式ARGS形式local_rank_env=int(os.environ['LOCAL_RANK'])# 在利用env初始ENV环境变量形式local_world_size=int(os.environ['LOCAL_WORLD_...
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获取pytorch中自带的transformer的KQV矩阵 pytorch local rank,经过了几天的学习和总结,得到了一小点知识。破除理解上的障碍,希望和大家共同分享。当前的pytorch分布式训练,主要使用两种方法:DataParallel和DistributedDataParallel。本篇文章对这两种方法的使用流程和
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使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1 """ 2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo
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