在使用PyTorch进行分布式数据并行时需要了解的一些基本概念: 分布式训练中使用的一些术语: master node:负责同步、复制、加载模型、写日志的主GPU process group: 如果想在K个GPU上训练/测试模型,则这K个进程形成一个group,由后端支持(PyTorch会帮你管理,文档推荐使用nccl后端) rank:在进程组内,每个进程都有一个rank...
PyTorch分布式推理是指在多台计算机或多个设备(如GPU)上协同工作,以加速深度学习模型的推理(或称为预测)过程的技术。通过分布式推理,可以充分利用多台设备的计算能力,提高推理速度和效率,尤其适用于大规模数据和复杂模型的场景。 2. PyTorch分布式推理的主要应用场景 PyTorch分布式推理的主要应用场景包括但不限于: 实时...
PyTorch 底层会通过torch.distributed包提供的通信原语,在进程之间进行同步和数据交换。具体来说: 在反向传播后,每个进程都会有一个完整的梯度。 PyTorch 会执行 All-Reduce 操作,将所有进程的梯度累加并求平均,得到一个全局梯度。 这个全局梯度会被广播回每个进程,供它们用于更新模型参数。 这种方式允许每个进程独立地...
PyTorch 可以使用Horovod框架实现分布式训练,并支持多种通讯手段,包括MPI和NCCL等高效通讯模块。 分布式推断 除了分布式训练外,PyTorch还支持分布式推理。相对于分布式训练,分布式推断要简单得多,这是因为推断常常需要大量的计算资源,但是不需要更新模型权重,因此没有训练过程中的数据同步操作。 PyTorch的分布式推断包括两种...
pytorch 在PyTorch中进行分布式GPU推理(inference)通常涉及使用`torch.distributed`包,该包提供了一组工具和API,用于在多个GPU或多个机器上进行分布式训练和推理。以下是一个简单的例子,演示如何在PyTorch中执行分布式GPU推理。 ```python import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import ...
这里是Hamid,我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论,讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先,为什么需要分布式推理呢?简单来说,大部分这些模型无法适应单个GPU。 通常,GPU的内存介于16到40GB之间,如果考虑一个30B模型,在半精度下需要60GB的内存,或者70B Lama模型在半精度下至少需要140GB...
4.如何使用PyTorch进行分布式GPU推理? 1.什么是分布式GPU推理? 分布式GPU推理是指在多个GPU上同时进行深度学习模型推理任务的过程。相比单个GPU推理,分布式GPU推理可以显著提高推理速度和效率,特别是对于大型复杂的模型和大规模的数据集。 2.为什么使用分布式GPU推理? 使用分布式GPU推理有以下几个优点: -提高推理速度:多个...
支持大模型分布式推理 提供ml/tf/pytorch/tentortrt/onnx常规模型推理服务镜像 支持用户自定义模型推理镜像 支持定时伸缩容 支持配置服务的jwt认证功能 监控 整体资源 所有集群,所有计算机器的使用情况,包括机器的所属集群,所属资源组,机器ip,cpu/gpu类型和卡型,当前cpu/内存/gpu的使用率 所有集群,所有计算pod的使...
ray-sklearn分布式, xgb单机训练推理 传统机器学习算法: ar/arima时间序列算法/random-forest/random-forest-regression/lr/lightgbm/knn/kmean/gbdt/decision-tree/pca/lda/catboost/xgb/超参搜索 分布式深度学习框架: tf/pytorch/mxnet/horovod/paddlejob/mindspore分布式训练 分布式加速框架: mpi/colossalai/deepspeed/...
成本管理 本章节介绍分布式数据库中间件DDM的成本构成,并提供成本优化建议,希望能帮助您通过成本管理来降低成本,在业务快速发展的同时实现利益最大化。 成本构成 成本分配 成本分析 成本优化 来自:帮助中心 查看更多 → 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) ...