EasyParallelLibrary 使用教程-优快云博客

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EasyParallelLibrary 使用教程

EasyParallelLibrary Easy Parallel Library (EPL) is a general and efficient deep learning framework for distributed model training. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyParallelLibrary

1. 项目介绍

Easy Parallel Library (EPL) 是一个高效易用的分布式模型训练框架。它提供了简单易用的API来表达各种并行化策略，用户仅需几行代码就可以轻松支持各种模型的高性能分布式训练。EPL支持数据并行、流水线并行、张量模型并行及其混合策略，并提供了多种内存节省技术，如梯度检查点、ZERO、CPU卸载等，使用户能够在有限的计算资源下训练更大的模型。

2. 项目快速启动

安装

要安装EPL，请按照以下步骤进行：

git clone https://github.com/alibaba/EasyParallelLibrary.git
cd EasyParallelLibrary
pip install .

示例代码

以下是一个简单的数据并行示例：

import epl

# 初始化EPL
epl.init()

# 设置数据并行度
with epl.replicate(device_count=1):
    model()

3. 应用案例和最佳实践

数据并行

数据并行是最常见的并行策略之一。以下是一个基本的数据并行示例：

import epl

epl.init()
with epl.replicate(device_count=1):
    model()

流水线并行

流水线并行适用于模型较大的情况，可以将模型分成多个阶段，每个阶段在不同的GPU上运行。以下是一个流水线并行的示例：

import epl

config = epl.Config({"pipeline.num_micro_batch": 4})
epl.init(config)

with epl.replicate(device_count=1, name="stage_0"):
    model_part1()

with epl.replicate(device_count=1, name="stage_1"):
    model_part2()

张量模型并行

张量模型并行适用于模型中的某些层需要大量计算资源的情况。以下是一个张量模型并行的示例：

import epl

config = epl.Config({"cluster.colocate_split_and_replicate": True})
epl.init(config)

with epl.replicate(8):
    ResNet()

with epl.split(8):
    classification()