29、从零开始训练语言模型：完整指南

从零开始训练语言模型：完整指南

在训练自己的语言模型时，GPU 的内存限制是一个明显的问题。即使使用现代显卡，也无法在合理时间内训练出 GPT - 2 规模的模型。为了解决这个问题，我们可以实现数据并行，利用多个 GPU 进行训练。 Accelerate 库可以帮助我们轻松实现分布式训练，并使代码具有可扩展性。

1. 使用 Accelerate 改造 PyTorch 训练循环

以下是使用 Accelerate 对原生 PyTorch 训练循环进行的修改：

import torch
import torch.nn.functional as F
from datasets import load_dataset
from accelerate import Accelerator

# 移除 device = 'cpu'
accelerator = Accelerator()
# 移除 model = torch.nn.Transformer().to(device)
model = torch.nn.Transformer()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
dataset = load_dataset('my_dataset')
data = torch.utils.data.DataLoader(dataset, shuffle=True)
model, optimizer, data = accelerator.prepare(model, optimizer