# 使用3台机器,每个机器4块GPU,总共12张GPUtrainer=pl.Trainer(gpus=4,num_nodes=3,strategy="ddp")# 节点之间,只在GPUs 1和4上训练trainer=pl.Trainer(gpus=[1,4],num_nodes=4) 另外PL不仅支持常见的dp、ddp、deepspeed等,甚至还可以通过DDPStrategy()自定义strategy,更多查阅官方文档: 4.2 DP模式:手动g...
5、Step3:pytorch to deepspeed deepspeed的快速入门可以参考这里,里面利用cifar-10数据集搭建了一个deepspeed的训练框架。 CIFAR-10 Tutorial 那简而言之,在安装完deepspeed后,只需要走四步即可完成对之前pytorch版本模型的改造 1、让deepspeed做一些准备工作: import deepspeed deepspeed.init_distributed() 2、配置deepspe...
最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度学习优化库 DeepSpeed 以及多 GPU 策略的结果。首先必须安装 DeepSpeed 库: 接着只需更改一行代码即可启用该库: 这一波下来,用时 3.15 分钟就达到了 92.6% 的测试准确率。不过 PyTorch 也有 DeepSpeed 的替代方案...
Sharded Training Sharded Training是基于微软的ZeRO研究和DeepSpeed库。 它显著的效果,就是让训练大模型变得可扩展和容易。 否则,这些模型就不适合在单个GPU上使用了。 而在Pytorch Lightning的1.2版本中,便加入了对Shared Training的支持。 虽然在小哥的实验过程中,并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。 但他...
分片训练基于微软的 ZeRO 研究和 DeepSpeed 库,这使得训练大型模型具有可扩展性和简单性。这是通过使用各种内存和资源间通信优化来实现的。实际上,分片训练可以训练大型模型,否则这些模型将不适合单个 GPU 或在训练和推理期间使用更大的批次大小。 PyTorch Lightning 在其 1.2 版本中引入了对分片训练的支持。在我们的...
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架,适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。 Lightning 组织 PyTorch 代码以删除样板文件并释放可扩展性。 具体而言,Lightning 把深度学习中网络定义、前向传播、优化器、训练方式、训练输出都进行了高级封装,可以使得代码...
针对使用 FSDP 或 DeepSpeed 训练的大参数模型,就不应使用trainer.init_module()了。对应的,为了加快大参数模型加载速度、减少内存消耗,在编写 LightningModel 时要把模型参数写到def configure_model(self)方法中。 设置所有随机数种子# lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的...
Sharded Training是基于微软的ZeRO研究和DeepSpeed库。它显著的效果，就是让训练大模型变得可扩展和容易。否则，这些模型就不适合在单个GPU上使用了。而在Pytorch Lightning的1.2版本中，便加入了对Shared Training的支持。虽然在小哥的实验过程中，并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。但他认为，这种方法在其它...
PyTorch Lightning 结合 DeepSpeed 训练保存的 checkpoint 文件如何转换为模型 bin 文件 非常感谢封神榜之前在#111和#123提供的帮助,我们现在已经成功完成一个对Wenzhong2.0-GPT2-3.5B-chinese模型的领域微调,但是模型保存的结果似乎并不是预想中的一个文件,而是checkpoint。
DeepSpeed是一个深度学习优化库,它使分布式训练变得容易和高效。 地址:https://www.deepspeed.ai/ Flair Flair是一款非常容易上手的PyTorch NLP SOTA框架。 地址:https:///flairNLP/flair ParlAI ParlAI是一款跨多个任务共享,训练和评估对话模型的一体化的机器学习平台。