(2) 多机多卡 # 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...
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...
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...
# 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,...
## 2. DeepSpeed简介 python 加载 深度学习 pytorch lightning # 学习 PyTorch Lightning 的入门指南随着深度学习的迅猛发展,框架如 PyTorch 和 TensorFlow 逐渐成为了开发者的首选。然而,PyTorch 需要处理大量的样本、模型和实验管理,PyTorch Lightning 正是在这样的背景下应运而生,为用户提供了一种轻松上手和结构化...
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。
想要实现分布式数据并行,可以通过 DistributedDataParallel 来实现,只需修改一行代码就能使用 Trainer。 经过这一步优化,在 4 个 A100 GPU 上,这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。 DeepSpeed 最后,作者探索了在 Trainer 中使用深度...
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...
想要实现分布式数据并行,可以通过 DistributedDataParallel 来实现,只需修改一行代码就能使用 Trainer。 经过这一步优化,在 4 个 A100 GPU 上,这段代码运行了 3.52 分钟就达到了 93.1% 的测试准确率。 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 DeepSp...
Bug description I'm using PyTorch Lightning combined with the DeepSpeed strategy (stage 2) to train on 8 V100 GPUs on a single node and I'm running into the following deadlock issue. If I get an OOM on one of the GPUs that does not corre...