https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/11902 最主要的参数是devices和num_nodes。 其中devices如果输入一个正整数的话,表示使用多少张卡来训练。如果输入的是一个列表,则和从零开始的device_id对应上了。 num_nodes尤指你的集群中主机的数目,如果你使用的是单机多卡,num_nodes保持1就行了。
DP只能支持单机多卡形式使用,DDP既能在单机多卡、也可用于多机多卡、多机单卡的形式。 总的来说,DP的优势仅在于只使用Pytorch的API实现时编码更容易,从性能(训练速度)上DDP完胜DP。 Pytorch-Lightning实现分布式训练 正如本文前言所说使用PL框架进行分布式训练非常简单,只需要通过修改pl.Trainer()中的参数即可将单机单...
https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/issues/13374 这是这个PR修改之前的版本: https://github.com/Lightning-AI/pytorch-lightning/blob/3f4790bd27196d8cdd926ce1db928714f4172d0d/src/lightning/pytorch/trainer/connectors/accelerator_conne...
1. 理解PyTorch Lightning多卡训练的基本概念 PyTorch Lightning的多卡训练是指利用多个GPU来并行处理数据,从而加速模型的训练。这通常涉及到数据的并行处理和模型参数的同步更新。PyTorch Lightning提供了内置的分布式训练支持,使得多卡训练变得更加简单和高效。 2. 准备多卡训练的环境和硬件配置 为了进行多卡训练,你需要: ...
PyTorch Lightning入门教程(二) 前言 单机多卡 多机多卡 半精度训练 PyTorch Lightning入门教程(二) 前言 pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式,同时包括多种策略和拓展库,比如ddp,fairscale等,下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。 单机多卡 ...
5.使用pytorch_lightning框架 优点: 是一种基于torch下的训练框架,以往的训练都需要自己造轮子,一步一步的设置,但是这个框架,可以直接通过调用几个框架,然后就设置好了整体的训练过程:dataloader,train循环,loss的反向传播等等,甚至连DDP都可以帮你实现!功能模块强大。
综合看,这两个其实都是非常易用的分布式框架了,选择哪个都可以。 当然除了这两个外, 还有一些其他的,比如pytorch-lightning,deepspeed这里就不多介绍了。 最后,以bert情感分类为例子,介绍了如何使用原生DDP和上面2个框架来进行分布式训练,代码见:https://github.com/ShomyLiu/torch-ddp-examples ...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy='ddp_find_unused_parameters_false') 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。 一般按照如下方式 安装和 引入 pytorch-lightning 库。