# 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...
DeepSpeed提供额外的 CUDA 深度学习训练优化工具,以训练海量的参数模型。 DeepSpeed 提供低级别的训练优化,例如 ZeRO-Offload,以及内存/速度高效优化器,例如 1-bit Adam。 要在Lightning 1.2 中启用 DeepSpeed,只需将 plugins='deepspeed' 传给 Lightning 训练器,如下面代码,更多信息请阅读相关文档docs trainer=Trainer(...
# 深度学习加速库 DeepSpeed 在 PyTorch 中的应用在深度学习领域,训练大规模模型需要消耗大量计算资源和时间。为了加速训练过程,微软研究院提出了一款名为 DeepSpeed 的加速库。DeepSpeed 目前已经在 PyTorch 中得到了广泛的应用,可以显著提升模型训练的效率。本文将介绍 DeepSpeed 在 PyTorch 中的应用,并提供一些代码示例...
Sharded Training 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。 但他...
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。 设置所有随机数种子# lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的...
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...
当Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年设计 AlexNet 时,训练 6000 万参数模型需要五到六天的时间。八年后的 2020 年,微软 DeepSpeed 团队在不到 44 分钟的时间内成功训练了一个 3.5 亿参数的 Large-Bert 模型!九年后,我们现在看到,AlexNet 只是机器学习革命的冰山一角。... 共有...
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...
此外,它还支持新的 DeepSpeed Infinity 插件和新的群集环境,包括 KubeflownEnvironment 和 LsfenEnvironment 。 查看新v1 . 4 . 0 功能>> NGC 团队正在举办一场网络研讨会,现场问答将深入探讨如何使用 PyTorch Lightning 构建人工智能模型,这是一个基于 NGC 目录 PyTorch 构建的人工智能框架。