二、torch.distributed.init_process_group(),问题最多 三、dataloader 使用pytorch的DDP进行分布式训练时,总会遇到奇奇怪怪各种各样的问题,软件硬件都有,在此记录一下,方便后续更新和回查: 首先是pycharm的环境变量设置,在下图中设置,这样debug的时候相关的环境变量就在os.environ中初始化了。 不会pycharm调试的看...
1. dist.init_process_group里面的rank需要根据node以及GPU的数量计算; 2. world_size的大小=节点数 x GPU 数量。 3. ddp 里面的device_ids需要指定对应显卡。 示例代码: demo.py import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim...
the torch.distributed package only#supports Gloo backend, FileStore and TcpStore.#For FileStore, set init_method parameter in init_process_group#to a local file.
dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=args.rank, world_size=args.ws)elifargs.init_method =='ENV': dist.init_process_group('nccl', init_method='env://') rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = ...
init_process_group() mp.spawn(train/训练函数,nrpocs=进程数/gpus数量,args=(参数1,参数2,))启动一个节点/主机上面的所有进程/GPU开始训练模型 使用DataParrel 最小白的分布式训练方法,只需要增加一行代码,不过性能堪忧,只支持单机单卡,不推荐使用,效率甚至不如单卡。不需要掌握。
以下是使用 PyTorch DDP 进行模型训练的整体流程: 各步骤实现 1. 环境准备 首先确保你的环境安装了 PyTorch 和相关依赖,且有多 GPU 设备可用。 2. 初始化进程 使用init_process_group初始化分布式环境。以下是相关代码: importtorchimporttorch.distributedasdist# 初始化分布式过程组dist.init_process_group(backend=...
# DDP initdist.init_process_group(backend='nccl') # 按照原来的方式定义模型,这里的BN都使用普通BN就行了。model = MyModel()# 引入SyncBN,这句代码,会将普通BN替换成SyncBN。model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device) ...
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者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练...
process_group:并行的group,默认的global group,后面细粒度分布式交互时会详细介绍。 DistributedDataParallel的则很好的解决了DP推理效率低的问题,这里以多机单卡为例:DDP会在初始化时记录模型的参数和buffer等相关信息,然后进行一次参数和buffer的同步,这样在每次迭代时,只需要进行梯度的平均就能保证参数和buffer在不同...
# **为端口号,根据实际选择一个闲置端口填写# dist.init_process_group(backend='nccl', init_method = "tcp//:127.0.0.1:**", word_size=args.world.size, rank = args.rank)dist.init_process_group(backend='hccl', init_method ="tcp//:127.0.0.1:**", word_size=args.world.size, rank = ar...