1、提高共享 GPU 集群的利用率：AdaptDL 可以针对所有模型训练任务进行分析，学习不同任务在不同 GPU 资源配置下的表现。利用学到的知识，AdaptDL 调度器能够公平高效地为不同的训练任务配置 GPU 资源。随着训练任务的增多，对不同任务的性能特征了解的越来越深入，AdaptDL 将学会弹性地再次配置 GPU。2、降低云端模...
AdaptDL 调度器还提供了其他功能,如整理集群以避免不同任务之间的网络争夺,以及保持竞争性训练任务之间的公平性。 由于调度器和每个训练任务之间的协调,AdaptDL 可以让共享集群保持高效利用率。 当一个任务可以有效地使用更大的批尺寸时,AdaptDL 会自动地将更多的 GPU 转移到该工作上以加速训练。另一方面,当只能使用...
AdaptDL 调度器还提供了其他功能,如整理集群以避免不同任务之间的网络争夺,以及保持竞争性训练任务之间的公平性。 由于调度器和每个训练任务之间的协调,AdaptDL 可以让共享集群保持高效利用率。 当一个任务可以有效地使用更大的批尺寸时,AdaptDL 会自动地将更多的 GPU 转移到该工作上以加速训练。另一方面,当只能使用...
pytorch中文语言模型bert预训练代码 ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖,《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验,系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论: 在目标领域的数据集上继续预训练(DAPT)可以提升效果;目...
pytorch normal pytorch Normalization.adapt 在学习pytorch过程中遇到的一些难题,博主在这里进行记录。主要针对官网里面例子的代码,其中对有些基础python知识与pytorch中的接口函数细节理解。 这个例子介绍如何用PyTorch进行迁移学习训练一个ResNet模型来对蚂蚁和蜜蜂进行分类。
PyTorch Adapt provides tools for domain adaptation, a type of machine learning algorithm that repurposes existing models to work in new domains. This library is: 1. Fully featured Build a complete train/val domain adaptation pipeline in a few lines of code. 2. Modular Use just the parts that...
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖,《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验,系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论: 在目标领域的数据集上继续预训练(DAPT)可以提升效果;目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练...
GitHub - thuml/depyf: depyf is a tool to help you understand and adapt to PyTorch compiler ...
Learn how to perform distributed training of machine learning models using PyTorch.This notebook follows the recommended development workflow. It first shows how to train the model on a single node, and then how to adapt the code using HorovodRunner for distributed training.Horovod...
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖,《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验,系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论: 在目标领域的数据集上继续预训练(DAPT)可以提升效果;目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练...