pytorch分布式训练问题汇总

最新推荐文章于 2024-09-03 19:06:13 发布
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#linux #python #深度学习

本文总结了PyTorch在进行单机多卡训练时遇到的问题，包括如何手动指定端口号来解决训练过程中的通信问题。

单机多卡训练

问题1

Traceback (most recent call last):
  File "train_tasks.py", line 493, in <module>
    main()
  File "train_tasks.py", line 237, in main
    torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")
  File "/root/anaconda3/envs/vilbert/lib/python3.6/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 397, in init_process_grou
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hxjie211的博客
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方法2: python 版本较高，因为torch2.0版本中的所有的参数都换成了–local-rank, 而不再是local_rank。可以将相关代码中的local_rank, 改成local-rank ，分布式启动脚本无需再修改。方法1：增加 --use_env。
解决方案：RuntimeError: Address already in use、urllib.error.HTTPError、Resource punkt not found错误分析
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torch.distributed.init_process_group()详细说明(RANK/WORLD_SIZE)
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最近在研究deepspeed的方法，得知deepspeed方法也是对pytorch分布式调用的进一步封装，我将回顾以往知识（重温(已忘记了)），之前多数直接使用torch函数调用，或已不太记得之前研究过的东西了，今日特意回顾torch的init_process_group函数，但介于有rank world_size等配置，我特意写此文章详细整理该知识。backend,rank=-1,**kwargs参数说明：backend：指定分布式后端的名称，例如 ‘nccl’、‘gloo’ 或 ‘mpi’。
RuntimeError: Address already in use
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10-10 2206
注意：--master_port 只能放到.run之后，train.py之前，否则不会改变默认端口号。2. 该设备上已有自己的或其他用户运行的多卡程序，大多是自己的。1. 程序非正常停止，实际进程并未停止；程序默认端口号被占用。
解决bug: RuntimeError: Address already in use，一个linux下pytorch多卡训练tcp端口占用的bug
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时间：2024.9.3。
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本期文章分享的，是如何使用起多张显卡，来加速你的AI模型。分布式训练技术逐渐成为AI从业者必备技能之一，这是从“小模型”走向“大模型”的必由之路。我们以 PyTorch 编写的ResNet训练为例，为大家展示不同的分布式训练方法及其效果。
简明Pytorch分布式训练 — DistributedDataParallel 实践
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03-30 1718
一键带你运行Pytirch分布式模型训练
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分布式通信包 - torch.distributed Pytorch中通过 torch.distributed 包提供分布式支持，包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。Pytorch 分布式目前只支持 Linux。
初始化 PyTorch 分布式训练环境
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07-15 1070
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11-06 1108
在上一篇文章中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/158375254）我们看到了多GPU训练，也就是最简单的单机多卡操作nn.DataParallel。但是很遗憾这种操作还不够优秀，于是就有了今天这篇文章~ 写这篇文章的时候看了很多的tutorials，附在文末了，在此先向文末的每位作者致敬，感谢大佬们！ 其实单机多卡的办法还有很多(如下)，而且上篇的方法是相对较慢的。 1、nn.DataParallel简单方便的 nn.DataParallel 2、torch.distr.
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RuntimeError: Address already in use的解决方法
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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 159, in <module> train(args=args) File "train.py", line 50, in train rank = args.local_rank File "/home/wby/anaconda3/envs/...
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对于分布式训练的理解 分布式训练是多线程多节点训练，但是若是模型过大，导致单一图像已经超出单个GPU显存大小，则和单机多卡中的数据并行效果一致，都会导致out of memary问题； 模型并行其运行速率太慢，相当于是每次只能在单一卡上运行，会出现显卡空闲的情况，解析见下： pytorch单机并行训练 torch-1.0分布式训练实例解析，主要流程： parsers中添加相关参数解析...
PyTorch分布式训练快速入门与性能对比
PyTorch 分布式训练是当前深度学习领域中极为关键的技术之一，尤其在处理大规模数据集（如 ImageNet）和复杂模型结构时，单个 GPU 的计算能力往往难以满足训练效率的需求。因此，利用多块 GPU 甚至多个 GPU 节点进行...
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