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...
# train on 4 GPUstrainer=L.Trainer(devices=4,accelerator="gpu",)# train 1TB+ parameter models with Deepspeed/fsdptrainer=L.Trainer(devices=4,accelerator="gpu",strategy="deepspeed_stage_2",precision=16)# 20+ helpful flags for rapid idea iterationtrainer=L.Trainer(max_epochs=10,min_epochs=5,...
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...
分布式训练用deepspeed，代码框架用lightning或手写pytorch，模型demo自建网页或是简单给个notebook。
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...
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 ...
DeepSpeed 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 ...
为了简化PyTorch的训练过程,**PyTorch Lightning**应运而生。同时,**Lightning**是一个用于简化深度学习实验、工程化与再现性的平台。接下来,我们将深入了解这两者之间的关系,并通过示例代码演示其基本使用。## 整体流程 python 深度学习 数据加载 pytorch deepspeed加速 Performance guide for PytorchPytorch version:...
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