torchrun (PyTorch Distributed)Accelerate DeepSpeed 总结比较:在深度学习中进行分布式训练时，可以使用多种...
Pytorch从1.9.0版本开始支持torchrun的启动方式,在之前版本的torch.distributed.launch接口的基础之上做了一些增强。 torch/distributed/launcher/api.py agent=LocalElasticAgent(spec=spec,start_method=config.start_method,log_dir=config.log_dir)# ...try:result=agent.run()# ... LocalElasticAgent是SimpleElast...
使用torchrun 进行分布式训练的基本步骤如下: 编写训练脚本:首先,你需要有一个使用 PyTorch 编写的训练脚本。这个脚本应该能够处理分布式训练的环境,比如通过 torch.distributed.init_process_group 初始化进程组。 准备训练数据:确保你的训练数据已经准备好,并且可以在所有参与训练的节点上访问。 配置环境变量:设置必要的...
三、PyTorch之分布式训练框架torchrun 3.1 torchrun简介 torchrun是PyTorch库中用于启动分布式训练的命令行工具,特别是在使用PyTorch Distributed Package时。它简化了分布式训练的启动过程,自动处理了如初始化进程群、设置环境变量等复杂步骤,使得在多GPU或者多节点环境下的分布式训练变得更加便捷 3.2 torchrun主要用途 多GPU...
torchrun 控制python版本 使用torchrun控制 Python 版本:一个科普文章 在深度学习和机器学习的开发过程中,合适的环境配置至关重要。Python版本、库依赖和运行方式都会影响模型的训练和效果。近年来,torchrun(以前称为torch.distributed.launch)已成为PyTorch多进程训练中的重要工具。本文将介绍如何使用torchrun来控制Python...
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zero-1/2/3(torch.distributed.fsdp.fully_sharded_data_parallel)。fsdp是pytorch 1.11发布的最新的分布式训练框架,支持DDP和zero系列算法。zero-0就是DDP。 微软deepspeed zero-0/1/2/3都在deepspeed中实现了。 若要学习分布式训练的使用方法,pytorch的tutorials有一节专门讲Parallel and Distributed Training,在docs...
torchrun和torch.multiprocessing.spawn都是在 PyTorch 中用于并行化和分布式训练的工具,但它们在使用场景和实现方式上有所不同。 1.用途和功能 torchrun: 主要用于分布式训练,特别是在多机或多卡训练时。 torchrun是 PyTorch 提供的一个命令行工具,它自动启动分布式训练环境并启动多个进程。通常用于在多个节点(例如,多...
Torchrun 调用方式 Torchrun是pytorch新提出的多进程执行命令, 可完全代替 torch.distributed.launch, 其命令区别为: 脚本命令修改 无法复制加载中的内容 代码修改 代码示例 Tensorflow单机多卡训练 在TF1.13 版本后, 可以使用调用api实现单机多卡,在TF2.x后,可以使用在计算图中执行单机多卡。
torchrun使用torchrun 启动训练任务: --nproc_per_node=$NUM_PROC:指定每个节点的并行进程数。 train.py:用户的训练脚本。 "$@":将剩余参数全部传递给 train.py,例如 --epochs 50 --batch-size 32。 如何使用该脚本? 1. 创建脚本文件 将上述代码保存为 run.sh 文件: nano run.sh # 粘贴代码 chmod +x...