本篇主要讲解单卡到分布式中DDP(DistributeDataParallel )的使用基础,包括如何使用DDP和相关的一些基础问题。 主要内容如下: 1 基本使用 2 启动方式 2.1 单机多卡 2.2 多级分布式 2.2.1 方式一:每个进程占用一张卡 2.2.2 方式二:单个进程占用多张卡 2.2.3 方式三:利用launch多机 2.
2. 模型与DDP封装将模型封装到DDP中,确保模型在多个GPU上并行训练。 from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP model = MyModel().to(device) model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) 3. 训练过程在训练过程中,每个GPU上的DDP实例都会独立进行前向传播和...
#TCP方法python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=0 --ws=2python3 test_ddp.py--init_method=TCP --rank=1 --ws=2#ENV方法MASTER_ADDR='localhost'MASTER_PORT=28765 RANK=0 WORLD_SIZE=2 python3 test_gpu.py --init_method=ENV MASTER_ADDR='localhost'MASTER_PORT=28765 RANK=1 WORLD_S...
DDP的主要代码位于torch/nn/parallel/distributed.py,其中可能会用到一些其他的通信接口,但最终所有的通信都会调用ProcessGroup。 在init_process_group中,会根据backend字符串,决定使用哪个process group(如ProcessGroupNCCL)。 这里只截取部分关键代码 classDistributedDataParallel(Module,Joinable):def__init__(...):#...
Pytorch作为主流的深度学习框架,提供了多种分布式训练策略,其中DataParallel (DP) 和 DistributedDataParallel (DDP) 是最常用的两种。本文将简明扼要地介绍这两种分布式训练模式,并对比其优缺点,为开发者提供实用的建议。同时,我们还将介绍如何将百度智能云文心快码(Comate)集成到Pytorch分布式训练中,以提高代码生成和模型...
2.DDP环境初始化过程(reducer & bucket) 3.分布式 forward & backward 4.分布式 autograd & optimizer 5.pytorch RPC 框架 6.pytorch 弹性训练 短时间内很难全部掌握了,本文先简单提取一些要点,讲明白主要过程吧 importtorchimporttorch.distributedasdistfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPclassToyMo...
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而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。 这里说明了allreduce...
和标准的 pytorch 方法相比,使用accelerate 进行多GPU DDP模式/TPU/fp16 训练你的模型变得非常简单(只需要在标准的pytorch训练代码中改动不几行代码就可以适应于cpu/单GPU/多GPU的DDP模式/TPU 等不同的训练环境),而且速度与原生pytorch相当,非常之快。 官方范例:https://github.com/huggingface/accelerate/tree/main...
PyTorch DP 和 DDP 的区别 在深度学习的项目中,随着数据量的增加,训练模型的复杂性和时间成本不断上升。为了应对这些挑战,分布式训练模式应运而生。PyTorch 提供了两种主要的分布式训练策略:数据并行(DP,Data Parallel)和分布式数据并行(DDP,Distributed Data Parallel)。本文将通过详细的步骤、代码示例、甘特图和类图,...