transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self)._
在使用PyTorch的分布式数据并行(DDP)进行模型训练时,由于每个进程都是独立运行的,IO操作如打印(print)、保存(save)或加载(load)等如果未经特别处理,将会在每个GPU进程上执行。这样的行为通常会导致以下问题:重复打印(每个进程都会输出同样的打印信息到控制台,导致输出信息重复,难以阅读)、文件写入冲突(如果多个进程尝试...
一、简要回顾 DDP 在上一篇 文章中,简单介绍了 Pytorch 分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下:1,DDP 采用 Ring-All-Reduce 架构,其核心思想为:所有的 GPU 设备安排在一个逻辑环中,每个 GPU 应…
Pytorch DistributedDataParallel(DDP)教程二:快速入门实践篇 一、简要回顾 DDP 在上一篇 文章中,简单介绍了 Pytorch 分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下:1,DDP 采用 Ring-All-Reduce 架构,其核心思想为:所有的 GPU 设备安排在一个… lisan Pytorch DDP Training (分布式并行训练) 有三种分布式训练模型...
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html 首先必须声明 setup 和cleanup 函数。这将创建一个进程组,并且所有计算进程都可以通过这个进程组通信。 ❝ 注意:在本教程的这一部分中,假定这些代码是在 Python 脚本文件中启动。稍后将讨论使用 🤗 Accelerate 的启动器,就不必声明 setup 和cleanup ...
接下来本文会介绍使用 DDP 进行多卡加速的具体做法,参考自:Pytorch 官方教程 2. 使用 DDP 进行单机多卡训练 2.1 原理概述 DDP 会在每个 GPU 上运行一个进程,每个进程中都有一套完全相同的 Trainer 副本(包括 model 和 optimizer),各个进程之间通过一个进程池进行通信。这里有几个术语 ...
[pytorch distributed] 02 DDP 基本概念(Ring AllReduce,node,world,rank,参数服务器) 8396 2 57:20 App 【研1.5基本功 (真的很简单)DeepSpeed & Accelerate】学点大模型基建准没错 4670 1 18:38 App [pytorch distributed] 05 张量并行(tensor parallel),分块矩阵的角度,作用在 FFN 以及 Attention 上 2605...
pytorch ddp训练 PyTorch DDP训练实现教程 引言 PyTorch分布式数据并行(DistributedDataParallel,简称DDP)是一种训练深度学习模型的方法,它可以在多个GPU上进行并行处理,加快模型训练的速度。本文将教授如何实现PyTorch DDP训练。 整体流程 下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程:...
2. 注意测试数据集大小和 DDP 模式下的数据重复评估问题，确保模型评估结果准确。3. 高效利用同步 Batch Normalization 提升分布式训练性能。4. 探索第三方库如 HuggingFace 的 Accelerate、DeepSpeed、Horovod、Pytorch Lightning，简化 DDP 代码实现。5. 推荐观看相关视频教程，参考知乎帖子，加深对 DDP 的...