* correct / len(test_loader.dataset)}') 借助Accelerator 对象,您的 PyTorch 训练循环现在已配置为可以在任何分布式情况运行。使用 Accelerator 改造后的代码仍然可以通过 torchrun CLI 或通过 🤗 Accelerate 自己的 CLI 界面启动(启动你的🤗 Accelerate 脚本)。 通过CLI
Accelerate 甚至可以通过处理设备的放置(需要对代码进行一些更改,但通常更安全)进一步简化训练循环,代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nn.functionalasFfrom datasetsimportload_dataset+from accelerateimportAccelerator+accelerator=Accelerator()-device='cpu'+model=t...
创建该类的实例后，用户可以在创建 Accelerator 对象时把该实例传进去。有关这些选项的更多信息，请参阅 PyTorch FullyShardedDataParallel 代码。接下来，我们体会下 min_num_params 配置的重要性。以下内容摘自 [8]，它详细说明了 FSDP 自动包装策略的重要性。FSDP 自动包装策略的重要性 (图源: 链接)当使用 default...
借助Accelerator 对象,您的 PyTorch 训练循环现在已配置为可以在任何分布式情况运行。使用 Accelerator 改造后的代码仍然可以通过 torchrun CLI 或通过 Accelerate 自己的 CLI 界面启动(启动你的 Accelerate 脚本)。 因此,现在可以尽可能保持 PyTorch 原生代码不变的前提下,使用 Accelerate 执行分布式训练。 早些时候有人提...
即使如此,我们还是推荐用户在使用 FSDP 时用以下方式显式准备模型和优化器: model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased",return_dict=True)+model=accelerator.prepare(model)optimizer=torch.optim.AdamW(params=model.parameters(),lr=lr)-model,optimizer,train_dataloader,eval_dataloade...
很多很牛的框架都用了Accelerator,比如 FastAI、Stable Diffusion web UI、transformers、Dalle2等等。 安装很简单:pip install accelerate 直观一点,先举例子: importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromdatasetsimportload_dataset# 增加一行importfromaccelerateimportAccelerator# 实例化,然后获取当前默认的deviceaccelerator=...
accelerator pytorch 使用PyTorch 加速器:加速深度学习模型训练 在深度学习模型的训练过程中,加速器(accelerator)是非常关键的工具,可以显著提高模型训练的速度。PyTorch 是一个流行的深度学习框架,提供了多种加速器选项,包括 GPU 和 TPU。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用加速器来加速深度学习模型的训练过程。
Kaggle中右边settings 中的 ACCELERATOR选择 GPU T4x2。 1,设置config 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os from accelerate.utils import write_basic_config write_basic_config() # Write a config file os._exit(0) # Restart the notebook to reload info from the latest config...
本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程,在多个 GPU 上训练同一个模型: 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...
unwrapped_model = accelerator.unwrap_model(model) unwrapped_model.load_state_dict(torch.load(path)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 具体代码可以参考huggingface的transformer代码库 项目地址:https:///huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch ...