我们对finetune代码做了一些调整,增加了一个model.model.save_pretrained("./models/finetune/gpt"),期望是将模型保存为一个pytorch_model.bin文件,虽然事实上确实保存了,但是文件大小明显不对,这个pytorch_model.bin文件只有32M,我还没有搞清楚是为什么。 幸好还保存了checkpoint,但是它似乎是把每块显卡上的模型参数...
在介绍了 PyTorch Lightning 的基本流程后,现在我们将介绍 PyTorch Lightning 中最重要的概念:回调。 要使用回调,在 Trainer 中填写 callbacks 参数。 trainer = pl.Trainer( logger=logger, max_epochs=5, callbacks=[checkpoint_callback, early_stopping_callback, lr_monitor], ) 回调用于定制训练过程。这里,这...
性能优化:PyTorch Lightning 通过优化训练流程(如梯度累积、自动批处理)和集成高效库(如 DeepSpeed、FairScale),显著提升了训练速度和资源利用率。 二、训练步骤main.py 1. PyTorch实现 (1) 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader,...
Bug description I am training a whisper model using the lightning trainer. If I add the option strategy="deepspeed_stage_3_offload" to pytorch_lightning.Trainer(), then trainer.fit() goes well, but the checkpoint is saved in a way that I...
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...
model = MyLightningModule.load_from_checkpoint("my/checkpoint/path.ckpt") trainer.fit(model) 要注意,此时必须保证模型的每个权重都从 checkpoint 加载(或是手动加载),否则模型不完整。 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...
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 ...
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 ...
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 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原...
BERT 和 GPT 等超大模型正在成为 NLP 领域应用中的趋势。然而训练这种大模型面临内存限制的问题,为了解决这个难题,研究者使用 Megatron-LM 和 PyTorch-Lightning 模型并行性扩大训练。其中,Megatron-LM 只专注于大规模训练语言模型,而 PyTorch-Lightning 仅基于 sharded 优化器状态和梯度,如 DeepSpeed。