首先我们需要导入 🤗 Trainer: from transformers import Trainer 然后我们定义一些 TrainingArguments 来控制所有常用的超参数。🤗 Trainer 需要的训练数据是字典类型的,因此需要制作自定义整理功能。 最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss. 之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码!
Trainer.__init__( logger=True, checkpoint_callback=None, enable_checkpointing=True, callbacks=None, default_root_dir=None, gradient_clip_val=None, gradient_clip_algorithm=None, process_position=0, num_nodes=1, num_processes=1, devices=None, gpus=None, auto_select_gpus=False, tpu_cores=Non...
了解pytorch_lightning框架 先看Trainer类的定义: classTrainer:@_defaults_from_env_varsdef__init__(self,*,accelerator,strategy,precision,callbacks,...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars 是一个装饰器,自...
使用🤗 Accelerate 对pytorch.distributed的轻量封装,确保程序可以在不修改代码或者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练,为什么它很重要? 下面是一些非常基础的 PyTorch 训练代码...
使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练,为什么它很重要? 下面是一些非常基础的 PyTorch 训练代码,它基于 Pytorch 官方在 MNIST 上创建和训练模型的示例。 importtorch importtorch.nnasnn ...
PyTorch Lightning Trainer Epoch 使用指南 概述 本文将教会你如何使用PyTorch Lightning中的Trainer模块来训练机器学习模型的每个epoch。我们将通过以下步骤来实现: 创建模型和数据加载器 配置训练器 定义训练循环 训练模型的每个epoch 首先,让我们来看一下整个过程的流程图: ...
以下是一个简单的PyTorch trainer函数示例: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim #定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = nn...
Trainer pytorch 加速训练 BF16 TensorRT 部署案例,四部曲 将预训练的pytorch模型转为.onnx模型 解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser 对其优化并生成TensorRT推理引擎(根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数)---builder 在GPU上实施推理Perform...
在这一优化下,使用 Trainer 类,即能通过一行代码实现自动混合精度训练: 上述操作可以将训练时间从 23.09 分钟缩短到 8.75 分钟,这几乎快了 3 倍。测试集的准确率为 92.2%,甚至比之前的 92.0% 还略有提高。 使用Torch.Compile 静态图 最近PyTorch ...
run_clm_no_trainer.py 运行 accelerate config 命令后得到的 FSDP 配置示例如下:compute_environment: LOCAL_MACHINEdeepspeed_config: {}distributed_type: FSDPfsdp_config: min_num_params: 2000 offload_params: false sharding_strategy: 1machine_rank: 0main_process_ip: nullmain_process_port: nullmain...