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。
(max_epochs=1) 或者在GPU上运行 # 8个GPU trainer = Trainer(max_epochs=1, gpus=8) # 256个GPU trainer = Trainer(max_epochs=1, gpus=8, num_nodes=32) 或者在TPU上运行 # 分发给TPU进行训练 trainer = Trainer(tpu_cores=8) # 单个TPU进行训练 trainer = Trainer(tpu_cores=[1]) 当您完成...
# combine with num_nodes to train on multiple GPUs across nodes # uses 8 gpus in total trainer = Trainer(gpus=2, num_nodes=4) # train only on GPUs 1 and 4 across nodes trainer = Trainer(gpus=[1,4], num_nodes=4) limit_train_batches:使用训练...
num_processes=8, num_nodes=128 ) 1. 2. 3. 4. 5. # train on 1 GPU trainer = pl.Trainer(gpus=1 1. 2. # train on multiple GPUs across nodes (32 gpus here) trainer = pl.Trainer( gpus=4, num_nodes=8 ) 1. 2. 3.
混合精度训练Lightning:通过配置实现trainer=pl.Trainer(precision=16)Ignite:需要手动集成PyTorch的AMP功能 内存清理importtorch torch.cuda.empty_cache() # 在需要时手动清理GPU内存 这些优化策略在处理大规模模型时特别重要,可以显著提高训练效率和资源利用率。 实验跟踪与指标监控 在深度学习工程实践中,实验跟踪和指标...
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...
import lightning as pl from lightning.pytorch.strategies import DDPStrategy ddp = DDPStrategy( cluster_environment=env, process_group_backend="smddp", accelerator="gpu" ) trainer = pl.Trainer( max_epochs=200, strategy=ddp, devices=num_gpus, num_nodes=num_nodes ) 對於PyTorch FSDP– 使用適用於...
from hfai.pl import HFAIEnvironment trainer = pytorch_lightning.Trainer( gpus=x, num_nodes=...
(1) 单机多卡. 单机多卡时无需指定参数num_nodes: # 使用4块GPU,trainer=pl.Trainer(gpus=4,strategy="dp")# 使用0,1,2号3块GPutrainer=pl.Trainer(gpus=[0,1,2],strategy="dp")# 默认CPU训练trainer=pl.Trainer(gpus=None)trainer=pl.Trainer(gpus=0)# equivalent# int: train on 2 gpustrainer=p...
我们可以看一下Lightning中的Trainer模块: CLASSlightning.pytorch.trainer.trainer.Trainer(*, accelerator='auto', strategy='auto', devices='auto', num_nodes=1, precision='32-true', logger=None, callbacks=None, fast_dev_run=False, max_epochs=None, min_epochs=None, max_steps=- 1, min_steps=...