torch.distributed.init_process_group rendezvous 获取 store 构造default_pg 其他 前言:书接上回 start workers torchrun 完成 Rendezvous 之后便会调用 LocalElasticAgent 类中实现的 _start_workers 方法启动每一个 worker 子进程,即 torchrun 命令最后跟着的 train.py 脚本。_start_workers 把WorkerGroup 中的信...
torch.distributed.init_process_group(backend,init_method=None,timeout=datetime.timedelta(0,1800),world_size=-1,rank=-1,store=None,group_name='')[source] Initializes the default distributed process group, and this will also initialize the distributed package. There are 2 main ways to initialize...
dist.init_process_group("nccl", init_method="tcp://localhost:12355", rank=rank, world_size=world_size) 2. 使用分布式训练模型 使用DDP分布式训练,一共就如下个步骤: 初始化进程组dist.init_process_group 设置分布式采样器DistributedSampler 使用DistributedDataParallel封装模型 使用torchrun或者mp.spawn启动分...
1)首先第一步就是要进行init_process_group的初始化,声明GPU的NCCL通信方式。 import torchtorch.distributed.init_process_group(backend='nccl') 2)其次,由于是多线程的,因此数据加载和模型加载也要做对应的修改如下: train_data = ReadDataSet('train.tsv', args, sentences_count = None)train_sample = torc...
然后需要初始化模型并行的进程组,就像初始化 DDP 进程组的方法一样。只需要设置一个功能参数来告诉 torchshard 应该从目标层中切片出多少个 shard。 ts.distributed.init_process_group(group_size=args.world_size) 接下来将模型转换为并行版本,其中可以直接将整个模型输入到转换辅助函数中,无需特殊处理。
torch.distributed.init_process_group( backend=backend, init_method=init_method, world_size=world_size, rank=rank, )exceptExceptionase:raisee torch.cuda.set_device(local_rank) func(cfg) 我们找到了这个函数的run()方法,但是这个方法需要传八个参数,我们从torch.multiprocessing.spawn方法传进来的只有七个...
destroy_process_group() # 销毁进程池 def train(args): for batch in iter(dataset): train_step(batch) if should_checkpoint: save_snapshot(snapshot_path) # 用 rank0 保存 snapshot if __name__ == "__main__": # 加载参数 args = parser.parse_args() ...
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def example(rank, world_size): # create default process group dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) # create local model model = nn.Linear(10, 10).to(rank) ...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', timeout=datetime.timedelta(seconds=1800), **kwargs) 初始化默认的分布式进程组,这也将初始化分布式程序包 参数: backend(strorBackend) – 后端使用。根据构建时配置,有效值包括mpi,gloo和nccl。该字段应该以小写字符串形式给出(例如"gloo...