多机多卡GPU分布式训练

最新推荐文章于 2024-10-30 15:55:13 发布
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分布式 p2p cnn

Traceback (most recent call last):
  File "train_erfnet_cluster.py", line 714, in <module>
    os.environ['MASTER_ADDR'] = os.environ['PAI_HOST_IP_worker_0']
  File "/opt/conda/lib/python3.7/os.py", line 681, in __getitem__
    raise KeyError(key) from None
KeyError: 'PAI_HOST_IP_worker_0'
 

明泽.
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多机多卡docker分布式训练
weixin_41012399的博客
03-10 2094
正确配置方法是在主机上先新添加一个网桥，这个网桥配置新的网段，启动容器的时候选择该网卡的配置项。docker默认的内网网段为172.17.0.0/16，不同主机的容器ip有可能冲突，所以要先改ip。重新配置容器中的ssh，参考：https://blog.youkuaiyun.com/feiying0canglang/article/details/124656425。但是运维说后边想要不同主机容器内的ip互通是比较复杂的，建议采用使用端口号的形式，通过主机的ip互通。采用使用端口号的形式，通过主机的ip互通。
docker容器中deepspeed多机多卡集群分布式训练大模型
Li1502927435的博客
08-16 1967
由于docker swarm网络会随机分配ip地址，每次服务器重启后，容器ip都会改变，所以都可需要修改映射，读者可以尝试如何固定容器静态IP。更改后运行这个代码可以一键安装适合版本的，如果那个软件包安装报错可以试试跳过他，在requirement中删除对他相应的版本约束。后面和代码大多借鉴的这位大佬的文章，但大佬跳过了一些基础内容，我进行了一些补充。可以使用vim命令复制，如果安装vim命令失败，可以使用cat命令。，可以看到显卡均有被使用，至此，分布式训练完毕。命令进入容器， ping 一下。
使用NCCL进行多GPU训练(MULTI-GPU TRAINING WITH NCCL)
06-06
使用NCCL进行多GPU深度学习训练，其中涉及多机多卡，单机多卡等技术。 Optimized inter-GPU communication for DL and HPC Optimized for all NVIDIA platforms, most OEMs and Cloud Scales to 100s of GPUs, targeting 10,000s in the near future. Aims at covering all communication needs for multi-GPU computing. Only relies on CUDA. No dependency on MPI or any parallel environment.
pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡）
我亦是行人
03-13 2203
pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡） pytorch 单机多卡训练 首先是数据集的分布处理 需要用到的包： torch.utils.data.distributed.DistributedSampler torch.utils.data.DataLoader torch.utils.data.Dataset DistributedSampler这个包我们用来确保dataloader只会load到整个数据集的一个特定子集，为每一个子进程划分出一部分数据集，以避免不同进程之间数据重复。 而我们构造
PyTorch多机多GPU并行训练方法及问题整理
qq_44289607的博客
03-07 1万+
在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu进行训练, 多台机器之间传输数据的时间非常慢, 如果机器只是千兆网卡, 再加上别的一些损耗, 网络的传输速度跟不上, 会导致训练速度实际很慢。 1 初始化 初始化操作一般在程序刚开始的时候进行。 在进行多机多gpu运行训练的时候，需要先使用 torch.distributed.init_process_group()进行初始化。 torch.distributed.init_process_group...
tensorflow 多gpu 并行训练
刘石头的博客
10-19 2437
tensorflow 多GPU训练
Pytorch(十一) —— 分布式(多GPU/多卡)训练 并行 (DP & DDP)
hxxjxw的博客
02-08 6459
从PyTorch 0.2版本开始，PyTorch新增分布式GPU支持。 注意分布式和并行的区别：分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。 分布式对普通用户来说比较遥远，因为搭建一个分布式集群的代价很大，使用也比较复杂。相比之下，一机多卡更现实。 如果服务器具有多个GPU，tensor.cuda......
在Kubernetes集群中使的Docker镜像进行多机多卡分布式训练
最新发布
weixin_45056021的博客
10-30 1248
该方案适用于基于DeepSpeed和MPI库的多机多卡分布式训练，MPIJob和都可适用于多节点训练场景。
Keras深度学习框架第十五讲：使用PyTorch进行多GPU分布式训练
MUKAMO的博客
05-20 915
PyTorch支持单主机多GPU的同步训练，通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块，每个GPU上运行模型的一个副本。全局数据批次被分割并分配给各个GPU，每个GPU独立处理并计算梯度，最后同步更新所有模型副本的权重。这通过启动多个Python进程并使用分布式数据加载器实现。此方法充分利用了多GPU的并行计算能力，从而显著加速了深度学习模型的训练过程。
基于pytorch的单机多卡分布式训练源码
09-06
在PyTorch中，单机多卡分布式训练是一种优化深度学习模型训练效率的方法，它能够充分利用多GPU资源，加速模型的收敛过程。本教程将详细解释如何使用PyTorch实现单机多卡分布式训练，主要参考提供的源码文件`pytorch_...
CenterPoint系列安装时遇到的问题
weixin_44013732的博客
09-23 4130
时，诸如:nusc_centerpoint_voxelnet_0075voxel_fix_bn_z_focal_multimodal.py，这个文件就是作者论文中提到的方法，要想运行此文件，则需要首先按照作者的要求下载他写好的spconv的版本扩展：spconv-plus-master，这个在作者github官网上能够找到，这个文件里面加入了他自己写的两个算子，所以自己创建了一个spocnv2.x的文件。也就是说，需要进到相应的cpp文件内，将所有的AT_CHECK进行替换，然后再次编译。
分布式训练出现这个错误的解决办法：KeyError:‘RANK‘
qq_36563273的博客
03-21 7691
这个错误通常是由于环境变量没有正确设置导致的。在使用PyTorch进行分布式训练时，每个进程都需要知道自己的rank，以便进行通信和同步。环境变量就是用来指定当前进程的rank的。还需要设置其他一些环境变量和参数，例如。
【并行计算】Slurm的学习笔记
墨门
04-11 392
MPI是一种用于编写并行程序的通信协议和库。它提供了一种在多个计算机节点之间进行通信和数据传输的标准方法，使得程序员可以开发出高效、可扩展的并行计算应用程序。MPI常用于高性能计算领域，如科学计算、数值模拟、计算流体力学、气象学等。
KeyError: “[‘CLIENT_IP‘, ‘ SESSION_ID‘, ‘ TYPE‘,] not found in axis”
Master_B_mao的博客
06-08 449
@[TKeyError: “[‘CLIENT_IP’, ’ SESSION_ID’, ’ TYPE’, ’ PLATFORM_ID’, ’ WEBSITE_IP’, ’ DATABASE_NAME’’] not found in axis”OC]( 项目场景： 删除excel表格中的部分列， 问题描述： ![](https://img-blog.csdnimg.cn/2021060815272184.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGV
PyTorch单机多卡分布式训练教程及代码示例
zzxxxaa1的博客
11-19 8038
导师不是很懂PyTorch的分布式训练流程，我就做了个PyTorch单机多卡的分布式训练介绍，但是他觉得我做的没这篇好PyTorch分布式训练简明教程 - 知乎。这篇讲的确实很好，不过我感觉我做的也还可以，希望大家看完之后能给我一些建议。 目录 1.预备知识 1.1 主机(Host)，节点(Node)，进程(Process)和工人(Worker)。 1.2 World，Rank，Local Rank 1.2.1 World 1.2.2 Rank 1.2.3 Local Rank 2. PyT
python keyerror解决_请教这里的大佬,关于 Python 爬虫的 keyerror 的问题
weixin_39702639的博客
03-01 2874
想请教这里的大佬一个问题,在抓取图片的时候,想用 requests 库的 stream 参数显示一下下载进程,可是运行不久就会出现这种情况说好像是没有 headers 里面没有 conent-length 我听说一般图片的贮存应该是有请求头的 content-length 参数的..如果出现这种结果应该咋办呢,抛出异常吗??感谢大佬们的帮忙.代码如下,小白一枚,语法不好import osimpo...
python 提示 keyError 的4种解决方法
学长的猫的博客
07-20 19万+
https://blog.youkuaiyun.com/u011089523/article/details/72887163 在读取dict的key和value时，如果key不存在，就会触发KeyError错误，如： Python t = { 'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', } print(t['d']) 就会出现： <code class="language-plain hljs" style="f
Python字典查找报Keyerror解决方法
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幸运的Alina的博客
07-18 29万+
Python的字典一般都直接查找key ，比如 dict={'a':1,'b':2,'c':3} print(dict['a']) 但是如果在查找的key不存在的时候就会报：KeyError: 比如你要查看print(dict['d']) 由于这个时候dict里面并没有这个key ,所以就会直接报错，那么这个时候其实python给我们提供了一种很棒的解决方法，那就是用 setdefa...
mysql主从复制-CHANGE MASTER TO 语法详解
jesseyoung
12-15 6万+
1 简介 配置mysql主从复制时，在从机上需要进行CHANGE MASTER TO操作，以确定需要同步的主机IP，用户名，密码，binlog文件，binlog位置等信息。 主从同步的详细配置可参考我前面的文章【http://blog.youkuaiyun.com/jesseyoung/article/details/41894521】 2 基本语法与实例 2.1 CHANGE MASTER TO的语法如下： CHANGE MASTER TO option [, option] ... op
PyTorch单机多卡分布式训练源码的实现与测试
分布式训练是指通过多个计算节点（单机或多机）上的多个GPU卡进行训练，可以显著提高大规模模型训练的速度和效率。它通常用于那些需要极大计算资源的场景，比如训练复杂的神经网络模型。分布式训练可以根据不同的...
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