torch.distributed学习记录

最新推荐文章于 2025-03-24 10:22:10 发布
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分类专栏： PyTorch
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torchrun 分布式 python入口程序#!/home/ailab/.conda/envs/chatglm_etuning/bin/python
强化学习曾小健
07-12 407
re.sub() 是Python正则表达式库的一个函数，用于替换字符串中的子串。sys.argv是一个包含命令行参数的列表，sys.argv[0]是脚本的名称。这行代码使用正则表达式删除了脚本名称末尾的-script.pyw或.exe后缀。sys.exit(main()) #调用了之前导入的main函数，并将其返回值作为程序的退出码。# -*- coding: utf-8 -*- #一个Python的入口脚本，用于启动一个分布式程序。，即脚本名称中末尾的 -script.pyw 或 .exe 后缀。
pytorch中的分布式训练
Blankit1的博客
07-16 4161
pytorch分布式训练
大模型学习之分布式训练
yu2579491922的博客
03-24 182
b站【手把手带你实战HuggingFace Transformers】学习简笔
PyTorch 分布式训练和启动脚本torch.distributed.launch torchrun slurm
www_z_dd的博客
07-31 5784
如果当前有4个GPU，batch_size=16，那么模型将被复制到每一个GPU上，在前向传播时，每一个gpu将分到4个batch，每个gpu独立计算依据分到的batch计算出结果的梯度，然后将梯度返回到第一个GPU上，第一个GPU再进行梯度融合、模型更新。在下一次前向传播的时候，将更新后的模型再复制给每一个GPU。1、DP在每个训练批次（batch）中，因为模型的权重都是在 一个进程上先算出来 然后再把他们分发到每个GPU上，所以就成为了一个瓶颈，而GPU使用率也通常很低。
Pytorch:解决报错 No module named ‘torch.distributed.run‘
道纪书生的博客
11-09 2万+
今天运行Pytorch分布式训练程序时发生了以下报错： Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'torch.distributed.run' 测试后发现装的pytorch里面是有 torch.distributed模块的，当时没有torch.distributed.run 原来是pyt.
关于集群分布式torchrun命令踩坑记录（自用）
热门推荐
Komach的博客
05-19 3万+
在训练或者微调模型的过程中，单节点的显存溢出，或者单节点的显卡较少，算力有限。需要跨节点用多个节点多块显卡来运行这项任务。这里就需要使用分布式命令，将这项任务分布到多个节点上来处理。
Pytorch 分布式训练DDP(torch.distributed)详解-原理-代码
weixin_42503655的博客
01-12 9006
Pytorch 分布式训练-原理-代码
【pytorch记录】pytorch的分布式 torch.distributed.launch 命令在做什么呢
m0_67403076的博客
07-31 1329
我们在训练分布式时候，会使用到可以通过命令，来打印该模块提供的可选参数usagennodes节点的数量，通常一个节点对应一个主机，方便记忆，直接表述为主机node_rank节点的序号，从0开始一个节点中显卡的数量master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让其他节点知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理master节点的port号，在不同的节点上master_addr和master_port的设置是一样的，用来进行通信。...
'torch.distributed.tensor'
03-25
### 关于 `torch.distributed.tensor` 的用法及相关问题 尽管当前官方文档并未明确提及名为 `torch.distributed.tensor` 的模块或功能[^1]，但在 PyTorch 分布式训练框架中，与张量操作密切相关的函数和方法可以...
from torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors import record
03-15
### 关于 `torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors` 的记录与处理 在 PyTorch 中，分布式弹性训练框架通过 `torch.distributed.elastic` 提供了强大的功能支持，允许开发者更灵活地管理多进程任务。然而...
torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: -9
最新发布
04-02
从 PyTorch 1.9 版本开始，`torch.distributed.launch` 被废弃，推荐使用 `torch.distributed.run` 替代。如果仍然使用旧版命令启动脚本，可能会触发兼容性问题并导致该错误[^4]。 建议改用以下命令运行程序： ```...
torchrun 并行化模型运行
m0_63372012的博客
08-08 2935
torchrun 是 PyTorch 提供的一个工具，用于简化分布式训练任务的启动和管理。它是 torch.distributed 库的一部分，旨在简化在多个 GPU 和多个节点上运行分布式训练任务。下面是 torchrun 的工作流程： 工作流程概述 初始化参数：解析命令行参数，包括节点数量、每个节点上的进程数量、主节点地址和端口等。 设置环境变量：为每个进程设置必要的环境变量，这些变量用于进程间通信。 启动进程：在每个节点上启动训练脚本的多个实例，每个实例对应一个 GPU。 初始化通信：每个进程初始化
torch DDP Training
爱CV
06-18 319
01有三种分布式训练模型被拆分到不同GPU, 模型太大了，基本用不到模型放在一个，数据拆分不同GPU，torch.dataparallel基本不会报bugsync bc要自己准备模型和数据在不同gpu上各有一份, torch.distributeddataparallelbug多，各进程间数据不共享，访问文件先后不确定，在日志系统，数据集预处理，模型loss放在指定cuda等地方要仔细设计。sync 是pytorch现有的库原理和效果理论上和 2 一致，都是用更大的batchsize，速度确实比 2 快，好
pytorch显卡内存随训练过程而增加_pytorch apex 混合精度训练和horovod分布式训练...
weixin_39850167的博客
11-30 371
转载请注明出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98034129如果你基于pytorch训练模型，然后，你想加快训练速度，增大batch_size,或者，你有一台配置多张显卡的机器，还是说你有多台带显卡机器，你想利用起来，分布式训练你的模型，那这篇文章对你有点用。基于以上的需求，我趟了一遍，记录下我遇到的坑都有哪些，怎么跨过去。先看一下我主要的工具：anaconda,ap...
torch 单机 多卡 训练(二)
shuia64649495的博客
05-12 496
【代码】torch 单机 多卡 训练(二)
accelerate launch/torchrun
强化学习曾小健
07-04 2101
采用[:]（例如node1.example.com:29400）的形式，指定C10d集合点后端应实例化和托管的节点和端口。要在同一主机上运行单节点、多工作线程的多个实例（单独的作业），我们需要确保每个实例（作业）都设置在不同的端口上，以避免端口冲突（或更糟糕的是，两个作业被合并为一项工作）。节点离开（缩小规模）：代理收到离开通知，所有现有的工作人员都停止，形成新的工作人员，并且所有工作人员都以新的和。多节点多工作线程：在参与训练的所有节点上使用相同的参数启动启动器。
Pytorch 分布式训练 DistributedDataParallel （实操篇）
weixin_43229348的博客
04-15 8273
首先介绍一下分布式的基础概念： group：指进程组，默认为一组 backwend：指进程使用的通讯后端，Pytorch支持mpi、gloo、nccl、若是使用N卡推荐使用nccl world_size：指进程组中的进程数量 若使用单台机器多GPU，world_size表示使用的GPU数量 若使用多台机器多GPU，world_size表示使用的机器数量 rank：指当前进程的序号，用于进程间的通讯，rank=0表示为master。 若使用单台机器多GPU，rank表示当前正在使用的某个GPU 若使用多台机
Pytorch多GPU分布式训练
hxhabcd123的博客
07-29 935
本文记录PyTorch的分布式训练代码编写思路，包含单机单卡、单机多卡和多机多卡，包括数据拷贝、模型拷贝以及模型的保存与加载
vscode调试torch.distributed.launch
芒果干的博客
01-04 8558
在PyTorch中，如果我们要运行一个分布式的程序会用到以下命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 train.py 但是如果我们想调试的时候如果使用命令行调试就会很麻烦，这里我们需要用到vscode的launch.json调试方法，首先我们打开vscode，看一下文件目录下有没有.vscode目录，如果有看一下里面有没有launch.json文件，如果没有我们需要新建一下，如下所示，依次点击 然后选择相应的python调试文件即
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