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Pytorch分布式训练
Pytorch分布式训练 Dataset next(iter(dataloader))返回一个batch的数据 , 等价于IterableDataset 可以用 pytorch IterableDataset iterable Dataset 在分布式训练 在分布式时训练中数据并行的时，每块GPU都有一个独立的model和独立的进程(DDP模式)去训练完整数据的子集，在Pytorch中的DDP模式是通过DistributedSampler ()去实现在分布式并行训练时每个模型读取是整个数据集上不同部分，从而避免训练时取数据发生重复。 backend torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端 CPU的分布式训练选择GLOO, GPU的分布式训练就用NCCL即可 init_method 显式指定init_method， 或者 mp.spawn 启动分布式训练 image-20230817150712701 1 分布式训练数据加载 Dataloader需要把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中
1.8K20编辑于 2023-09-13 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
分布式训练代码
Pytorch 分布式模式介绍_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 分布式1、分布式训练代码import torchfrom config import Configfrom dataset
75840编辑于 2022-09-02 - 来自专栏torch-detection-学习笔记
Pytorch 分布式训练
基本原则： 用 NCCL 进行分布式 GPU 训练 用 Gloo 进行分布式 CPU 训练 无限带宽互联的 GPU 集群 使用 NCCL，因为它是目前唯一支持 InfiniBand 和 GPUDirect 的后端 无限带宽和 GPU 直连 使用 NCCL，因为其目前提供最佳的分布式 GPU 训练性能。 launch 可用于单节点的分布式训练，支持 CPU 和 GPU。对于 GPU 而言，若每个进程对应一个 GPU，则训练将取得最大性能。 该工具以及多进程分布式训练，目前只有在 NCCL 上才能发挥最好的性能，NCCL 也是被推荐用于分布式 GPU 训练的。 --nnodes 指定用来分布式训练脚本的节点数 --node_rank 多节点分布式训练时，指定当前节点的 rank。 --nproc_per_node 指定当前节点上，使用 GPU 训练的进程数。
2.9K30发布于 2020-09-07 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Pytorch分布式训练错误
main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.pytorch DistributedDataParallel训练时遇到的问题
4.6K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏算法私房菜
Tensorflow笔记：分布式训练
前言 对于数据量较大的时候，通过分布式训练可以加速训练。 本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。 对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。 确认彼此 单机训练直接可以通过一个脚本就告诉机器“我要开始训练啦”就可以，但是对于分布式训练而言，多台机器需要互相通信，就需要先“见个面认识一下”。就需要给每一台机器一个“名单”，让他去找其他机器。 分布式训练的方式分为异步训练和同步训练。 下面我们分别介绍： 2.1 异步分布式训练 我们还是据一个简单的DNN来分类MNIST数据集的例子，脚本应该长这样： # 异步分布式训练 #coding=utf-8 import time import
1.5K31发布于 2021-09-24 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
PyTorch分布式训练简介
PyTorch分布式训练分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改 ，这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。 如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。 在单节点分布式训练或多节点分布式训练的两种情况下，该工具将为每个节点启动给定数量的进程（–nproc_per_node）。 至此就介绍完了pytorch的分布式训练的基础内容。
5.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏ThoughtWorks
从分布式计算到分布式训练
对于模型训练来说，目前一般会有两种做法： 单机模型训练 分布式模型训练 ---- 单机模型训练 所谓的单机训练，其实就是在一台机器上训练了，对于单机模型训练来讲，瓶颈主要在于提升单机的性能配置，例如不停的提高单个 分布式模型训练 对于单机训练来说，单个GPU，始终会陷入瓶颈，所以对于模型训练，也有人开始尝试，是否可以分布式训练？ 对于目前来讲，模型的分布式一般会有以下几种做法： 数据分布式训练 模型分布式训练 混合训练 ? ? ，将计算描述为一个图，然后再判断图中的哪些计算可以并行运行，分别拆分到不同的节点上进行训练，从而达到分布式训练的效果。 在混合训练中，模型训练会被分散，同时数据也会分散，无论是哪种分布式训练，最终都会涉及一个操作：模型的归一。在目前来说，有不同的做法，可以将模型最终归一，例如集成算法就是逻辑上实现了模型的归一。
1.5K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏AI算法能力提高班
DeepSpeed大模型分布式训练
return args Initialization 必须把args, model结构和参数变成deepspeed版本 对于dataloder可以用deepspeed.initialize变成分布式 parameters, training_data=None) DataLoder 因为deepspeed基于pytorch.dist，所以可以用dataloader，注意自定义dataloder需要分布式采样 DistributedSampler 自定义分布式dataloder，注意batch_size定义，分布式的batch_size是指每张gpu上批大小，不开启分布式batch_size指所有gpu的总大小 # 开启分布式 用DistributedSampler if local_rank >= 0: if data_sampler is None: data_sampler = self.data = (x for x in self.dataloader) return self.dataloader Training API 把读取的分布式
1.2K30编辑于 2023-09-13 - 来自专栏云社区活动
分布式模型训练的利与弊
这时候，分布式模型训练应运而生，为解决资源和计算瓶颈提供了一种高效的路径。然而，分布式训练并非完美无缺，它既带来了新的可能性，也伴随着新的挑战。 今天，我就结合自己的经验，和大家聊聊分布式模型训练的利与弊，并通过代码案例让你更直观地感受这一技术。什么是分布式模型训练？ 分布式模型训练的优点1. 加速训练过程分布式训练的直接收益就是加快了训练速度。例如，将1000张图片的训练任务分配到4台机器上，每台只需要处理250张。对于超大规模模型来说，分布式训练更是不可或缺。 分布式训练能通过模型并行有效解决这一问题，让大模型的训练成为可能。4. 容错性和灵活性分布式训练还可以通过一定的冗余机制提升系统的容错性。 如果你的任务规模较小，单机训练就已经足够，可以不必引入分布式训练的复杂性。此外，在实施分布式训练时，可以通过分阶段优化逐步降低通信开销和硬件负担。
35500编辑于 2025-03-18 - 来自专栏IT技术订阅
DeepSeek分布式模型训练详解
随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型（LLM）逐渐成为研究和应用的热点。DeepSeek作为一款高性能的预训练语言模型，其分布式模型训练技术在业界引起了广泛关注。 本文将从分布式训练架构、关键技术优化、训练过程、模型配置与超参数设置、数据集准备与处理以及训练任务启动等方面，深入解析DeepSeek的分布式模型训练过程。 通过这种优化，DeepSeek能够在大规模集群中实现高效的通信，进一步提升了分布式训练的效率。 （二）任务启动 进入代码根目录并执行相应的脚本命令，启动单台或分布式训练任务。训练任务的启动是训练过程的最后一步，通过执行脚本命令，可以启动模型的训练过程，并在大规模集群上进行分布式训练。 七、总结 DeepSeek的分布式模型训练技术在大规模预训练语言模型的训练过程中发挥了重要作用。
1.2K11编辑于 2025-02-18 - 来自专栏罗西的思考
使用 TensorFlow 进行分布式训练
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2. 其中一些轴包括： 同步和异步训练：这是通过数据并行进行分布式训练的两种常用方法。在同步训练中，所有工作进程都同步地对输入数据的不同片段进行训练，并且会在每一步中聚合梯度。 就分布式训练架构而言，TPUStrategy 和 MirroredStrategy 是一样的，即实现同步分布式训练。 它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。 tf.keras 是用于构建和训练模型的高级 API。将该策略集成到 tf.keras 后端以后，您可以使用 model.fit 在 Keras 训练框架中无缝进行分布式训练。
2.1K21编辑于 2022-05-09 - 来自专栏罗西的思考
分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO
[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 本系列其他文章如下： [源码解析] PyTorch 分布式之 ZeroRedundancyOptimizer 0x01 综述 这部分主要翻译自 DeepSpeed: Extreme-scale model 可以用同样内存来来运行更大的模型，可以使用数据并行方式来训练那些以前只能使用模型并行进行训练的模型。 此外，这些方法静态地维护整个训练过程中所需的所有模型状态，即使在训练过程中并非始终需要所有模型状态。 MD不仅使ZeRO能够以更大的批量训练更大的模型，而且还可以在内存有限的情况下提高训练效率。
1.2K20编辑于 2022-05-09 SageMaker分布式训练引擎技术揭秘
SageMaker 分布式训练引擎背后的科学某机构机器学习副总裁在年度 re:Invent 大会上宣布了两项新功能，旨在让用户通过 SageMaker 训练大规模、数据密集型神经网络变得更便宜、更简单。 SageMaker 的数据并行库即使在大规模计算实例参与训练的情况下，也能实现近乎线性的扩展效率，使得在大型数据集上训练模型更快、更具成本效益。 SageMaker 的模型并行库则能自动协调那些规模过大、无法单机训练的神经网络的训练过程。数据并行训练数据并行训练将同一神经网络的副本发送到不同的分布式计算节点，每个节点用不同的数据批次训练其副本。 当 CPU 在聚合和传输一批梯度时，GPU 可以开始处理下一批数据，这使得分布式训练能够更高效地扩展。为了在 CPU 之间通信梯度更新，SDP 使用了 All-Reduce 操作。 快速上手用户现在可以通过 GitHub 上的示例，或阅读更多文档来了解 SageMaker 上的分布式训练，并开始使用新的分布式库。FINISHED
8710编辑于 2026-02-20- 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- on spark --- GLOO 方案 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15 ) --- 广播 & 通知 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (16) --- 弹性训练之Worker生命周期 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) ---
1.1K20发布于 2021-09-23 - 来自专栏往期博文
【Ubuntu】分布式训练pycharm远程开发
分布式训练 本文使用的代码主要参考自霹雳吧啦Wz-pytorch多GPU并行训练教程 仓库地址：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing 由于数据集比较简单，因此下面仅比较单卡和多卡的训练速度，整体精度差异不大。 单卡训练 单卡训练比较常规，所使用的服务器的环境是单卡TITAN Xp显卡。 多卡分布式训练主要可分成数据并行和模型并行。 DistributedDataParallel DistributedDataParallel简称DDP，分布式训练，是目前主流训练方式。 node_rank=1 \ --master_addr="master的ip" \ --master_port=xxxxx \ YourScript.py ''' 总结 单机多卡分布式训练基本使用
2.3K30编辑于 2022-10-08 - 来自专栏GiantPandaCV
分布式训练框架Horovod初步学习
简介 Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。 简单来说就是为这些框架提供分布式支持，比如有一个需求，由于数据量过大（千万级），想要在128个GPU上运行，以便于快速得到结果，这时候就可以用horovod，只需要简单改不多的代码，就可以将原来在单GPU 同步分布式培训中的有效批次大小按工作人员数量进行缩放。学习率的提高弥补了批次大小的增加。 将优化器包装在hvd.DistributedOptimizer 分布式优化器将梯度计算委托给原始优化器，使用allduce或all 聚集来平均梯度，然后应用这些平均梯度。 hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0) hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0) 在使用随机权重开始训练或从检查点恢复训练时
3.5K50发布于 2020-11-09 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用 ，继续跑下训练函数(train)中的代码； 我们具体来看看如何处理。 而 wrapper 本身是对用户训练函数的包装。 在 Kubernetes 上弹性深度学习训练利器 -- Elastic Training Operator ElasticHorovod - 弹性、容错的分布式训练 (尝鲜版) Horovod 弹性训练 Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统
1.4K30发布于 2021-07-23 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 本系列其他文章链接如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [源码解析 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod
1.3K20发布于 2021-07-14 - 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 本系列其他文章链接如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [源码解析 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- on spark --- GLOO 方案 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13)
65220发布于 2021-07-19 - 来自专栏小小挖掘机
大幅提升训练性能，字节提出新型分布式DNN训练架构
现有的分布式 DNN 训练架构无法充分利用异构资源实现高性能训练。 近期，来自字节跳动和清华大学的研究人员提出一种新型分布式 DNN 训练架构——BytePS，解决了这一问题，实现了大规模训练性能的显著提升。 然而，训练这些 DNN 模型通常需要大量算力。大型公司一般会建设具备数千块 GPU 卡的大型训练集群，其核心资源是 GPU 机器，同时这些 GPU 机器也具备高端 CPU 资源。 此外，也有一些仅具备 CPU 的机器，用于训练数据预处理和生成等任务。这些 GPU/CPU 机器通过高速网络连接，以加速分布式训练的通信。 目前工业界主流的分布式训练是基于数据并行方式实现的，其中具有代表性的两种架构是 All-reduce 和参数服务器（PS）。
2K30发布于 2020-12-22
腾讯云开发者
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