*args,**kwargs):super(ModelParallelResNet50,self).__init__(Bottleneck,[3,4,6,3],num_classes=num_classes,*args,**kwargs)self.seq1=nn.Sequential(self.conv1,self.bn1,self.relu,self.maxpool,self.layer1,self.layer2).to('cuda:0')self.seq2=nn.Sequential...
61.5-4 BMTrain--Model Parallel(模型并行)是吹爆!最适合新手入门的大模型教程,清华刘知远团队大模型公开课全网首发!大模型训练/大模型微调/医疗、法律大模型全详解,从入门到精通!的第61集视频,该合集共计97集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
按照理解,对于自动并行和半自动并行模型的要求在于 deivce_num=data_parallel * model_parallel * pipeline_stage ,但是设置data_parallel=2 和model_parallel=2结果不一直,model_parallel=2报错,data_parallel=2成功。 【背景】 单机双卡;使用完整的权重文件; 报错信息: 其他配置尝试,设置data_parallel=2 ,model_pa...
return model_parallel。 ```。 在初始化一个并行模型的过程中,主要使用nn.DataParallel函数,这个函数接受一个参数model,这个参数是神经网络模型,同时也接受另一个参数device_ids,这个参数表示多GPU之间的设备分配,device_ids是一个整数数组(list),每个数代表一个GPU设备,比如[0, 1, 2]表示0号、1号、2号GPU设备...
https://mxnet.apache.org/versions/1.6/api/faq/model_parallel_lstm.html https://medium.com/@esaliya/model-parallelism-in-deep-learning-is-not-what-you-think-94d2f81e82ed https://www.zhihu.com/question/53851014 模型并行,深度学习的计算其实主要是矩阵运算,而在计算时这些矩阵都是保存在内存里的,...
model parallel pytorch 深度学习模型并行计算 在深度学习领域,为了处理更大规模的模型和数据集,需要使用并行计算来加速训练过程。其中一种常见的并行计算方法就是模型并行。在PyTorch中,我们可以利用torch.nn.DataParallel模块来实现模型并行计算。 什么是模型并行计算...
super(ModelParallelCrossEntropy,self).__init__() defforward(self,*args): ''' The new staticmethod style requires type of all input args to be Tenosr so we need to convert the args here Args: args[0] (bool): compute loss flag
def __init__(self,config): super(MyChatGLMForConditionalGeneration, self).__init__(config) setattr(self, 'model_parallel', True) setattr(self, 'is_parallelizable', True) if self.load_in_8bit: setattr(self, 'model_parallel', True) ...
distribution={"smdistributed": {"modelparallel": { "enabled": True }}}, checkpoint_s3_uri=checkpoint_s3_bucket, checkpoint_local_path="/opt/ml/checkpoints", debugger_hook_config=False ) Saving Checkpoints You might run into the following error when saving checkpoints of a large model on...
super(ModelParallelResNet50, self).__init__( Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, *args, **kwargs) self.seq1=nn.Sequential( self.conv1, self.bn1, self.relu, self.maxpool, self.layer1, self.layer2 ).to('cuda:0') ...