分布式训练支持:PyTorch Lightning 提供了对多 GPU、多节点训练的全面支持,开发者只需指定accelerator和devices参数即可启用分布式训练。支持的策略:数据并行(DDP、Sharded DDP)、模型并行(DeepSpeed、FairScale)、 混合精度训练。 调试和实验管理:PyTorch Lightning 提供了丰富的调试功能,快速定位问题,提高开发效率。例如: fa...
# 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: 4.2 DP模式:手动g...
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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、减少内存消耗,在编写 LightningModel 时要把模型参数写到def configure_model(self)方法中。 设置所有随...
以下是DeepSpeed的一些主要特性: 深度学习 sed 反向传播 deepspeed pytorch # 深度解析:如何使用DeepSpeed加速PyTorch模型训练## 1. 简介本文将教会刚入行的开发者如何使用DeepSpeed来加速PyTorch模型训练。DeepSpeed是一个开源的深度学习优化库,能够显著提高训练速度和模型容量。在本文中,我们将介绍整个使用DeepSpeed加速...
分片训练基于微软的 ZeRO 研究和 DeepSpeed 库,这使得训练大型模型具有可扩展性和简单性。这是通过使用各种内存和资源间通信优化来实现的。实际上,分片训练可以训练大型模型,否则这些模型将不适合单个 GPU 或在训练和推理期间使用更大的批次大小。 PyTorch Lightning 在其 1.2 版本中引入了对分片训练的支持。在我们的...
Sharded Training是基于微软的ZeRO研究和DeepSpeed库。 它显著的效果,就是让训练大模型变得可扩展和容易。 否则,这些模型就不适合在单个GPU上使用了。 而在Pytorch Lightning的1.2版本中,便加入了对Shared Training的支持。 虽然在小哥的实验过程中,并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。
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。
Bug description I am training a whisper model using the lightning trainer. If I add the option strategy="deepspeed_stage_3_offload" to pytorch_lightning.Trainer(), then trainer.fit() goes well, but the checkpoint is saved in a way that I...
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...