return DTensor.from_local(input_tensor, device_mesh, [Shard(sequence_dim)], run_check=False) else: raise ValueError(f"expecting input of {mod} to be a torch.Tensor or DTensor, but got {input_tensor}") Llama2 Example test script见 examples/distributed/tensor_parallelism/fsdp_tp_example.py...
import os+#Taken and modified pytorch lightening#https://lightning.ai/lightning-ai/studios/tensor-parallelism-supercharging-large-model-training-with-pytorch-lightningdef parallelize(model: Transformer, tp_mesh: DeviceMesh) -> Transformer: """Apply parallelisms and activation checkpointing to the model...
tensor_parallelism│ ├── README.md │ ├── requirements.txt │ ├── sequence_parallel_example.py │ ├── tensor_parallel_example.py │ ├── two_d_parallel_example.py │ └── utils.py ├── docs │ ├── Makefile │ ├── make.bat │ ├── requirements.txt │ └...
NestedTensors 处理输入为批量可变长度序列的情况,无需将每个序列填充到批量中的最大长度。有关 NestedTensors 的更多信息,请参阅 torch.nested 和NestedTensors 教程。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 import random def generate_rand_batch( batch_size, max_sequence_len, embed_dimension, pad_...
labels = torch.tensor([example[1] for example in examples]) return {"x":pixel_values, "labels":labels} class MyTrainer(Trainer): def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): outputs = model(inputs["x"]) target = inputs["labels"] loss = F.nll_loss(outputs, target...
forward 方法使用了两个to(device)语句用来在适当的设备上放置张量,这样可以把一个layer的输出结果通过tensor.to的语义拷贝到另一个layer所在的GPU上。 这是模型中唯一需要更改的地方。backward()和torch.optim会可以应付这种情况,它们自动接管梯度,仿佛模型是一个GPU之上。在调用损失函数时,您只需要确保标签与网络的输...
对于eager执行,每个tape会记录当前所执行的操作,这个tape只对当前计算有效,并计算相应的梯度。PyTorch也是动态图模式,但是与TensorFlow不同,它是每个需要计算Tensor会拥有grad_fn以追踪历史操作的梯度。 TensorFlow 2.0引入的eager提高了代码的简洁性,而且更容易debug。但是对于性能来说,eager执行相比Graph模式会有一定的损失...
PyTorch 2.3: User-Defined Triton Kernels in torch.compile, Tensor Parallelism in Distributed PyTorch 2.3 Release notesHighlights Backwards Incompatible Changes Deprecations New Features Improvements Bug fixes Performance DocumentationHighlightsWe are excited to announce the release of PyTorch® 2.3! PyTorch ...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。 本系列大概有6～7篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。 0x01 启动 1.1 分布式启动 ...
"Sets up the process group and configuration for PyTorch Distributed Data Parallelism" os.environ["MASTER_ADDR"] ='localhost' os.environ["MASTER_PORT"] ="12355" # Initialize the process group dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) ...