我觉得这是本文又一个非常精彩的地方,能看到带有讲解的非常简洁优美的分布式训练代码是少见的,虽然如今可以直接使用 accelerator 或者 Trainer.train()进行训练,但是欣赏一下古い世代の芸術家の自信と冷静さ的代码未尝不可～,相信看完会对 DDP 有一个更深的了解。 总得来说可以分为两步: 定义worker(单 GPU 上的...
(将红框中的代码注释,然后写上pass) 8. Windows目前不支持nccl,微软的源码使用的分布式数并行方法是DistributedDataParallel,即DDP,所以需要分布式训练或者单机多卡训练需要移步Linux环境。 9. Linux下注意环境安装时的权限,我的anaconda就安装在了非root权限下,这导致我的pycharm在user权限下没有权限,在root权限下找不...
由于 DDP 在梯度同步之前必须等待最后一个 micro-batch 完成对某一参数的后向计算,因此 micro-batch 越细,计算和通信的重叠就越小。 因此,PipeTransformer 没有使用静态值,而是通过枚举 K-6K 范围内 M 的值,在 DDP 环境的 hybrid 中动态地搜索 M 的最优值。对于特定的训练环境,profiling 只需要完成一次即可(...
⁴我们需要的第一件事是一个由 Python 源代码组成的大型预训练语料库。幸运的是,有一个每个软件工程师都知道的自然资源:GitHub!这个著名的代码共享网站托管着数千兆字节的代码存储库,这些存储库是公开可访问的,并且可以根据其各自的许可证进行下载和使用。在撰写本书时,GitHub 托管了超过 2000 万个代码存储库。其...
在之前的内容中,我们已经介绍过流水线并行、数据并行(DP,DDP和ZeRO)。今天我们将要介绍最重要,也是目前基于Transformer做大模型预训练最基本的并行范式:来自NVIDIA的张量模型并行(TP)。它的基本思想就是把模型的参数纵向切开,放到不同的GPU上进行独立计算,然后再做聚合。
# model could be from Fairseq or Hugging Face,wrapped byDDPmodel=DistributedDataParallel(model)state=GCQState(process_group)# register hook model.register_comm_hook(state=state,hook=encode_and_decode) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 性能测试 ...
# model could be from Fairseq or Hugging Face, wrapped by DDPmodel = DistributedDataParallel(model)state = GCQState(process_group)# register hookmodel.register_comm_hook(state=state, hook=encode_and_decode) 性能测试 LightSeq 在多个任务上测试了量化训练、量化推理和梯度通信量化的速度,并且分析了显存...
from lightseq.training.gradient_comm_quantization import encode_and_decode, GCQStatefrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel # model could be from Fairseq or Hugging Face, wrapped by DDPmodel = DistributedDataParallel(model)state = GCQState(process_group)# register hookmodel.register_comm_...
# model could be from Fairseq or Hugging Face, wrapped by DDPmodel = DistributedDataParallel(model)state = GCQState(process_group)# register hookmodel.register_comm_hook(state=state, hook=encode_and_decode) 性能测试 LightSe...