网络局域秩;任务军衔 网络释义
在上一篇介绍多卡训练原理的基础上,本篇主要介绍Pytorch多机多卡的几种实现方式:DDP、multiprocessing、Accelerate。 在介绍具体实现之前,torch.distributed 涉及的分布式概念如下: group:进程组,通常一个job只有一个组,即一个world,使用多机时,一个group产生了多个world。 world_size:一个job的全局进程数量 rank:进程的...
在进行分布式训练时,每个GPU会独立运行一份模型,而将模型的不同部分分开训练。这时,利用local_rank参数就可以确定每个GPU所对应的本地进程编号。 下面我们来看一下具体的使用步骤。 步骤一:定义进程组 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,...
local_rank: rank是指在整个分布式任务中进程的序号;local_rank是指在一台机器上(一个node上)进程的相对序号,例如机器一上有0,1,2,3,4,5,6,7,机器二上也有0,1,2,3,4,5,6,7。local_rank在node之间相互独立。 单机多卡时,rank就等于local_rank nnodes 物理节点数量 node_rank 物理节点的序号 nproc_pe...
当遇到 KeyError: 'local_rank' 这个错误时,通常意味着你试图从一个字典或类似的映射类型中访问一个不存在的键 'local_rank'。以下是一些解决这个问题的步骤和建议: 1. 确认 'local_rank' 键应存在的上下文 首先,确认 'local_rank' 这个键应该在哪个上下文中被定义。它可能存在于一个配置文件(如 JSON, YAML...
使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1"""2pytorch 分布式训练初始化31) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类42) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程53) world_size (int): 执行训练的所有...
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关键步骤进行介绍,不涉及很复杂的原理和内核,仅仅方便大家理解和使用。 DistributedDataParallel from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler ...
使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1 """ 2 3 4 5 6 7 """ 8 9 pytorch 分布式训练初始化 1) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类 2) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程 3) ...
模型训练错误 提示voice 没有 local_rank 属性
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...