但是对于Qwen-72B这种体量的“真·大模型”来说,一个GPU根本就容纳不了它,所以这时候就得采用模型切分(model split),把一个模型M拆分成n个部分:m_1,m_2,...,m_n,分别放在n个GPU里面,这样就可以推理了。实现方式也非常简单,把之前加载模型时device_map参数的值从{"": dist.get_rank()}改成'auto'就可...
在所有的节点上都需要进行所有group的初始化,而不是只初始化当前rank所属的group,如使用12卡,group size设置为4,则12/4=3个group对应的rank分别为[0,1,2,3][4,5,6,7][8,9,10,11],这12个节点都需要初始化三个group,而不是rank0,1,2,3只用初始化group0: rank = dist.get_rank() group_ranks =...
在所有的节点上都需要进行所有group的初始化,而不是只初始化当前rank所属的group,如使用12卡,group size设置为4,则12/4=3个group对应的rank分别为[0,1,2,3][4,5,6,7][8,9,10,11],这12个节点都需要初始化三个group,而不是rank0,1,2,3只用初始化group0: 代码语言:javascript 复制 rank=dist.get_...
local_rank = int(os.environ["RANK"]) local_world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) local_gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK']) else: print('Error when get init distributed settings!') return torch.cuda.set_device(local_rank) print('| distributed init (rank {}): env://'.forma...
为了实现多rank的同步,我们可以使用torch.distributed模块中的torch.distributed.all_reduce函数来进行全局同步操作。该函数可以对输入的张量进行求和、求平均值等操作,并将结果广播给所有rank。 以下是详细的方案解析: 初始化分布式环境: importtorchimporttorch.distributedasdistdefinit_distributed():rank=int(os.environ...
distributed.DistributedSampler):def__iter__(self):...print('dist.rank() = ',dist.get_rank()...
(args.local_rank)# 单机多卡:代表有几块GPUargs.word_size=int(os.getenv("WORLD_SIZE",'1'))# 获取当前进程的序号,用于进程间的通信args.global_rank=dist.get_rank()#===model_name=args.model_nameifargs.model_nameelseconfig.model_name# 为了保证模型每次训练的时候都一样的,设置了一个初始化种子...
rank = args.rankdevice = torch.device(args.device)batch_size = args.batch_sizenum_classes = args.num_classesweights_path = args.weightsargs.lr *= args.world_size # 学习率要根据并行GPU的数倍增 实例化数据集可以使用单卡相同的方法,但在sample样本时...
[2.])elif rank == 2: x = torch.tensor([-3.]) dist.all_reduce(x, op=dist.reduce_op.SUM) print('Rank {} has {}'.format(rank, x))if __name__ == '__main__': dist.init_process_group(backend='mpi') main(dist.get_rank(), dist.get_world_size())PyTorch 中 all-reduce ...
local rank:进程内的 GPU 编号,非显式参数,这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。例如, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。 0x02 设计思路 分布式训练最主要的问题就是:worker 之间如何通信。为了解决通信问题,PyTorch 引入了几个概念,我们先分析通信的需求,然后看看 PyTor...