深度学习多卡训练流程

最新推荐文章于 2025-01-15 14:47:54 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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首先      from torch.nn.parallel import DataParallel

在加入这几行

这里device是cuda，所以数据默认加载到cuda：0 设备上，但是UNet网络在cuda：0、1、2、3都存在，所以可以并行多卡训练

用GPU训练模型的那些事：PyTorch 多卡训练实战
X2829352498的博客
05-16 175
nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),✅ GPU 加速是深度学习训练的基础；✅是单机多卡的简便方式；✅ 建议使用替代以提升性能；✅ 多卡训练时注意设备管理和数据并行策略。
设置GPU实现深度学习单卡、多卡 训练
gj18405655459的博客
03-31 4618
设置GPU实现深度学习单卡、多卡 训练 任务背景：在使用YOLOv5的过程中，使用DDP模式时，对其相关操作记录如下
多GPU加速训练(单机多卡，数据并行）
m0_73816372的博客
11-22 469
主要是为了自己方便，之后这块用到会继续补充的
Trl SFT: llama2-7b-hf使用QLora 4bit量化后ds zero3加上flash atten v2单机多卡训练(笔记)
鲨鱼儿的博客
04-12 3171
第三 参考官方命令: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention。第一 确保 linux "外界"的 cuda版本 与 conda 虚拟环境中cuda版本一致。第二 安装好 c++ g++ ninja。
PyTorch训练（十）：多卡训练【CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘0,2,3‘ python main.py】【前提是代码中已经设置好了DP或DDP训练模式】【训练样本平均分配到各卡】
u013250861的博客
09-08 691
进行多卡训练时，如果设备batch_size = 6，使用3个GPU，则调试时，会显示batch_size = 2，即分配到一张GPU卡上的样本数量。
【模型训练】深度学习多GPU训练的不同方式及代码实现
weixin_44984705的博客
10-11 1899
单机单卡训练，单机多卡训练及多机多卡训练
训练模型使用多块显卡GPU（亲测可用，详细说明）
qq_40962125的博客
08-01 7821
原理终端输入的那段话意思是让代码只可以识别X1,X2,X3这三块显卡，而且还会默认X1为第一块显卡也就是位置为0的显卡。所以后面调用时我们输入的[0，1，2]对应的就是第一块第二块第三块卡，这时候我们只能识别4，5，6卡而且顺序是4，5，6所以第一个位置0上对应的就是显卡id=4的卡，以此类推。这里面要填的是使用几块卡，必须是从0开始然后依次往下，比如调用两块就是[0,1]，以此类推。注意函数的第二个参数device_ids=[0,1,2]X1,X2,X3为当前可用显卡序号比如4，5，6。......
pytorch深度学习单卡训练和多卡训练
qq_35653657的博客
07-26 5102
首先会把所有数据分发到列表上的GPU进行训练，然后再gather到主GPU计算loss。最后在shell后台使用的下面语句运行(暂时我只发现这种方法运行,其他方法还需要寻找)
深度学习模型训练--以pytorch为例.pptx
06-24
本篇将详细讲解基于PyTorch的深度学习模型训练过程，包括超参数设定、训练可视化、并行分布式训练以及优化器的选择。 首先，训练超参数是影响模型性能的关键因素。优化器（Optimizer）的选择对模型的收敛速度和最终...
教程向：如何提高多卡训练速度（附github代码+实验结果）
weixin_39093355的博客
07-22 2999
如何提高多卡训练速度（附github代码+实验结果）
CUDA多卡调用
左右-HPU
11-07 1236
CUDA由单卡调用改为多卡调用的代码变化
TRL训练自定义
发呆的比目鱼的博客
11-10 2328
TRL训练自定义
【Pytorch｜CUDA】多卡并行运算时指定主卡
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04-27 1万+
https://www.jianshu.com/p/536335485aa5
多卡训练|PyTorch最简单的多卡训练方式
最新发布
qq_29676069的博客
01-15 666
因为是多卡训练，DataParallel操作会对模型进行封装且改变键名，DataParallel在模型的键前添加了module前缀，我们只需要删除DataParallel容器即可。使用DataParallel的话会导致模型正常加载时会出现。
NVIDIA-smi
sinat_37196107的博客
08-02 1296
上图是服务器上 GeForce GTX 1080 Ti 的信息，下面一一解读参数。 上面的表格中的红框中的信息与下面的四个框的信息是一一对应的： GPU：GPU 编号； Name：GPU 型号； Persistence-M：持续模式的状态。持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态； Fan：风扇转速，从0到100%之间变动； ...
GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例）
小白学视觉
04-13 3395
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达为什么要使用多GPU并行训练本简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，...
A100单机多卡大模型训练踩坑记录（CUDA环境、多GPU卡住且显存100%）
木尧大兄弟
04-28 1万+
大模型A100单机多卡训练踩坑记录
nnUNetv2实操记录
m0_66540253的博客
08-20 1818
training_log：训练过程中不断打印，nnunet的loss函数默认是趋向-1的，也就是说在训练的过程中，我们通过每轮训练的日志可以查看到每轮的loss函数，这个数值应该是负数，而且越趋向于-1，效果越好。关于dataset.json文件，这个文件包含你的训练数据信息和任务信息，如果下载了网上公共的数据集，那里面是包含dataset.json文件的，如果你有训练自己的数据集的需求，再另需更改。我下载的Task02_Heart，解压放在/home/bai/Task02_Heart目录，待命。
收藏 | GPU多卡并行训练总结
zandaoguang的博客
08-27 1735
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：记忆的迷谷@知乎（已授权）来源 | https:/...
深度学习分布式训练框架：Horovod介绍及应用
其主要目的是为了加速深度学习模型的训练过程，提高模型的训练速度和效率。分布式深度学习可以分为两种类型：模型并行和数据并行。 模型并行是指将深度学习模型拆分成多个部分，每个部分在不同的计算节点上运行。...
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