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。
(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...
from hfai.pl import HFAIEnvironment trainer = pytorch_lightning.Trainer( gpus=x, num_nodes=N, plugins=[HFAIEnvironment()] # 定义 HFai 环境并作为插件输入 ) 绑定numa 为了规避跨 numa 传输带来的带宽损耗,建议对训练代码进行 numa 绑定。在一般的 PyTorch 代码中,我们通过使用 hfai.multiprocessing 启动...
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...
在Lightning中使用cpu、gpu或tpu是很简单的,无需改变代码,只需要改变训练选项。 # train on CPU trainer = pl.Trainer() 1. 2. # train on 8 CPUs trainer = pl.Trainer(num_processes=8) 1. 2. # train on 1024 CPUs across 128 machines
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 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...
Bug description Hello! When I train with DDP strategy, any type of crashes like Out Of Memory (OOM) error or scancel slurm job results in slurm nodes to drain due to Kill task failed which means that the pytorch lightning process running...
num_nodes: 1 max_epochs: 1000 max_steps: 200000 # computed at runtime if not set val_check_interval: 1.0 # Set to 0.25 to check 4 times per epoch, or an int for number of iterations accelerator: auto strategy: ddp accumulate_grad_batches: 1 gradient_clip_val: 0.0 precision: bf16 ...