使用torchrun会自动分配local_rank,rank是所有机器总的编号,local_rank是每台机器上GPU的编号,不同机器上的local_rank是相互独立的 importosif__name__=="__main__":local_rank=int(os.environ["LOCAL_RANK"])rank=local_rank=int(os.environ["RANK"])world_size=local_rank=int(os.environ["WORLD_SIZE"...
torch.distributed.launch 通过节点的序号 node-rank,就可以给每个节点上的训练进程分配 RANK = node-rank * nproc-per-node + local_rank,其中 local_rank 节点上的进程序号,比如 nproc-per-node=8 时,local_rank可以为 {0,1,2,3,4,5,6,7}。这样 torch.distbuted.launch 在启动子进程的时候就能给每个...
torchrun 可以自动完成所有环境变量的设置,可以从环境变量中获取 rank 和 world size 等信息 os.environ['RANK'] # 得到在所有node的所有进程中当前GPU进程的rank os.environ['LOCAL_RANK'] # 得到在当前node中当前GPU进程的rank os.environ['WORLD_SIZE'] # 得到GPU的数量 1. 2. 3. torchrun 可以完成进程...
python def ddp_setup_torchrun(): dist.init_process_group(backend="nccl") def main(): args = parser.parse_args() ddp_setup_torchrun() args.world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) args.gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK']) args.rank = int(os.environ['RANK'])...
{'HOSTNAME': 'GPU36DC', 'MASTER_ADDR': 'GPU3B62', 'MASTER_PORT': '15472', 'LOCAL_RANK': '0', 'RANK': '0', 'WORLD_SIZE': '4', 'LOCAL_WORLD_SIZE': '2'} Specifically, hostGPU36DCis being assignedrank 0, even though theMASTER_ADDRisGPU3B62. ...
(texts, tokenizer, max_length=128)# 创建数据加载器data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)# 训练模型num_epochs = 3for epoch in range(num_epochs): for batch in data_loader: inputs = {key: val.to(engine.local_rank) for key, val in batch.items()} outputs = ...
DDP 模块涉及了一些新概念,如网络(World Size/Local Rank),代码修改(数据分配加载),多种启动方式(torchrun/launch),使用前请参考官方文档以及更多学习资料。 GPU 分布式使用教程之 Py pytorch 多节点分布式训练 pytorch 机器学习 人工智能 分布式集群 转载 互联网小墨风 2023-07-27 21:59:30 660阅读 pytorch...
ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 23892) of binary: U:\Tools\PythonWin\WPy64-31090\python-3.10.9.amd64\python.exe Traceback (most recent call last): File "U:\Tools\PythonWin\WPy64-31090\python-3.10.9.amd64\lib\runpy.py", li...
对于很多刚使用云服务器硬盘的人来说，可能都会有一个疑问，那就是云服务器硬盘50g够吗？其实是完全不...
import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = torch.distributed.get_rank() torch.cuda.set_device(local_rank) 设置模型和数据并行: python model = MyModel().to(local_rank) model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank]...