torch 单机多卡运行

最新推荐文章于 2024-11-25 14:02:03 发布
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#pytorch #深度学习 #python

本文详细介绍了如何在PyTorch中进行单机多GPU训练，包括环境设置、模型分配、损失函数迁移及数据加载。针对未有效使用多卡和CUDA非法内存访问错误，提供了排查建议，强调了debug时检查所有变量与模型是否均移到GPU的重要性。
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PyTorch 分布式训练 (DP/DDP/torchrun/多机多卡) ＜笔记总结＞
科研学习笔记！
06-29 4085
PyTorch 分布式训练问题总结： (DP/DDP/torchrun/多机多卡)
LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新）
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herosunly的博客
06-12 25万+
本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新），希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境 3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调 3.3.1 zero3微调 3.3.2 启动API 3.3.3 模型测试
pytorch：单机多卡（GPU）训练
qq_34144750的博客
10-28 728
根据以上设置，便可实现单机多卡的分布式训练，这里需要注意一点，也是我踩过的坑，就是Data.DataLoader的shuffle必须为false，否则报错。网址:yii666.com<网址:yii666.com。第一种只支持单机多卡，第二种支持单机多卡和多机多卡；性能上，第二种优于第一种，真正实现分布式训练。这里nproc_per_node的参数表示gpu数量。
WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史）
熊孩纸_的博客
03-05 6万+
pytorch安装Anaconda 下载Anaconda 安装Anaconda 环境配置Anaconda Prompt显卡配置（无 Nvidia 显卡的略过）有序的管理环境安装 PyTorch 准备更换清华源.condarc继续安装 PyTorch验证是否安装成功关于报错下载时Solving environment: failed with initial frozen solve. Retryi...
pytorch单机多卡训练--完整示例代码
升级打怪记录
06-21 1万+
实现了多卡训练中数据的 shuffle 功能，此外，为了保证每个epoch训练中，数据shuffle成功，需要在每个 epoch 的 dataloader 前调用。在多人共用多卡的情况下，并不是任何时刻每张卡都是空闲的，因此，在模型训练和推理时，需要指定可用的gpu。如上所示，每个gpu的一个 batch size 为32，如果gpu的可用数量为4，那么有效的 batch size 为 32 x 4；若一个服务器上有多个GPU设备，可以使用多GPU设备进行训练，充分利用多GPU计算的性能，缩短训练时长。
使用torch完成多卡训练
Edward__J的博客
05-09 2750
因为我这个gpu进程得到的是这个进程上数据的loss，比如我有四张卡，第一张卡上batch size有64个数据，会产生一个loss，但是四张卡按理来说是256的batch size，我们的做法应该是把四张卡的loss加起来除以四。我不太懂，希望有明白的佬提点一下。第一个是torch.utils.data.DistributedSampler，这函数的就是给不同的gpu分配不通的数据，简单来说就是把编号1，3，5，...的数据分给gpu0，2，4，8，...分给gpu2等等，这一步只是把索引给分好。
Pytorch单机多卡加速
qq_30625217的博客
02-09 1753
忙了两个月从收到原始数据到最后在工程项目中加载成功完成测试，好像从元旦上班后就再没休息过，昨天项目通过三期评审终于可以喘口气补点作业了。（年前写的文章，今天转过来了） 多卡并行 一定要使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() 重要的事情要说三遍！ 千万不要使用torch.nn.
pytorch单机多卡及常见问题
莫大逗比嘟嘟
11-15 7101
pytorch分布式，常见问题解决。
Pytorch单机多卡训练
Jeffrey_0711的博客
08-18 568
传入需要用多少个GPU训练（n_gpus）:返回一个新设备上的数据类型，需要赋值操作。
Pytorch 单机多GPU训练
无穷酱的博客
04-20 1955
一、理论知识 【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（一）：理论基础 - 知乎瓦砾由于最近bert-large用的比较多，踩了很多分布式训练的坑，加上在TensorFlow和PyTorch之间更换，算是熟悉了一下各类框架的分布式训练接口，由于集中在一起讲可能比较乱，笔者准备分三到四篇来讲一下深度学习的…https://zhuanlan.zhihu.com/p/72939003【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（三）：PyTorch - 知乎拖更拖更了，今天讲一下PyTorch下要如何单机多卡训练。不铺..
【多卡运行】（未完待续）
闪闪发光的博客
04-22 815
在带有多GPU的机器上运行代码，只要在原始单GPU代码中模型定义完成后面，添加以下代码即可，这样会默认在所有的GPU上进行训练，特别注意：若banchsize=30，则在单GPU上是30个样本一组进行训练，在2个GPU上并行训练，则是每个GPU上15个样本，以此类推。所以可以考虑增加banchsize的值，即设置为30*GPU个数。
PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理
c___c18的博客
10-30 6583
这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理。
单机多卡运行
qq_40670510的博客
03-07 268
DDP的demo示例。
关于PyTorch单机多卡训练
weixin_38424903的博客
07-28 9339
我理解的分布式训练主要是通过两种方式实现： 1）数据并行 2）模型并行 接下来，本文从3个方面来简单介绍一下分布式训练： 1）单个GPU 2）单机多卡 3）多机多卡（分布式训练） 一、单机单卡 PyTorch集成了一套高效的GPU运算体系，可以加快数据运算，大概比CPU要快几十倍~ 先上代码： # 方法介绍 device = torch.device(param) # param可以是'cuda'或者'cpu'，该方法返回一个对象，表示数据将要放置的设备 device =..
CUDA多卡运行设置
wyw0000的博客
09-14 1998
多GPU卡运行总结
Cuda实战-09 多线程多卡运行
星辰火之梦
03-21 923
样例的内容是每个CPU启用一个线程，执行一个核函数，然后这些线程平均分配给n个GPU上面运行，采用多线程技术实现。
pytorch四种单机多卡分布式训练方法
dddeee的专栏
11-25 2155
对比四种pytorch分布式训练方法数据的处理方试
pytorch多gpu训练，单机多卡，多机多卡
pangxing6491的博客
09-14 592
pytorch多gpu训练，单机多卡，多机多卡_kejizuiqianfang的博客-优快云博客_pytorch多机多卡
单机多卡的GPU服务器运行原理
最新发布
06-24
### 单机多卡 GPU 服务器运行机制及原理 单机多卡 GPU 服务器的运行机制主要是通过并行计算来加速深度学习模型的训练或推理过程。以下是其运行原理的详细说明： #### 1. 数据并行（Data Parallelism） 数据并行是...
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