When running under a distributed strategy, Lightning handles the distributed sampler for you by default. 当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具...
DDP是采用多进程控制多GPU的方式,并采用DistributedSampler加载数据,确保数据在各个进程之间没有重叠。DDP实现真正意义上能并发的并行训练。 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...
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 总结 总算把这篇鸽了很旧的博客写完了, 内容比较基础。目前网上一些教程要么直接给出一...
完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = [...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
pytorch_ Lightning Windows下如何使用ddp 好久没更新了,今天想想哪些要记录下的,装饰器什么的就不说了,很熟悉了,记录下。 1.monkey patch. 其实就是动态修改类,包括属性方法等的一种方式。 比如a = A() a.foo = foo之类的,但是怎么在运行前修改呢,类似gevent那样用自己的socket替换,...
PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch训练框架,它简化了PyTorch模型训练过程中的繁琐步骤,提供了更高层次的抽象和自动化功能。在PyTorch Lightning中,ddp模式(Distributed Data Parallel)用于在多个GPU上进行分布式训练。 在ddp模式下,PyTorch Lightning会自动复制主脚本(主要是训练脚本)到每个GPU上,并在每个GPU上创建一个...
pytorch-lightning pytorch-lightning的wandb 由于最近涉及下游任务微调,预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning,使用了典型的VLP(vision-language modeling)的训练架构,如Vilt代码中:https:///dandelin/ViLT,这类架构中只涉及到预训练,但是在下游任务中微调没有出现如何调参的过程。因此可以使用wandb的sweeps来对下游...
PyTorch Lightning 支援可在 SageMaker AI 資料平行程式庫 1.5.0 版及更新版本中使用。 PyTorch Lightning == v2.1.0 和 PyTorch == 2.0.1 匯入pytorch_lightning 程式庫和 smdistributed.dataparallel.torch 模組。 import lightning as pl import smdistributed.dataparallel.torch.torch_smddp 實例化 LightningEnviro...
将数据集分割成子集(使用DistributedSampler)。每个GPU只在它自己的小子集上训练。在.backward()上，所有副本都接收到所有模型的梯度副本。这是模型之间唯一一次的通信。Pytorch有一个很好的抽象，叫做DistributedDataParallel，它可以帮你实现这个功能。要使用DDP，你需要做4的事情：def tng_dataloader(): d = MNIST...