Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte:

1. Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden:

    PIP Installieren Sie Torch Torchvision Torchaudio

   Wenn Sie GPU -Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist, und verwenden Sie die entsprechende Pytorch -Version, um zu installieren.

2. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Alle am Training teilnehmenden Knoten müssen in der Lage sein, den Zugriff aufeinander zu vernetzen und Umgebungsvariablen wie MASTER_ADDR (IP -Adresse des Masterknotens) und MASTER_PORT (alle verfügbaren Portnummer) korrekt zu konfigurieren.

3. Verteilte Schulungsskript Schreiben: Verwenden Sie Pytorch's torch.distributed Verteiltes Paket, um verteilte Trainingsskripte zu schreiben. torch.nn.parallel.DistributedDataParallel wird verwendet, accelerate Ihr Modell zu wickeln torch.distributed.launch

   Hier ist ein Beispiel für ein vereinfachtes verteiltes Trainingsskript:

    Taschenlampe importieren
   taporch.nn als nn importieren
   tarch.optim als optimal importieren
   von Torch.nn.Parallel Import DistributedDataparallel als DDP
   taporch importieren
   
   Def Train (Rang, World_Size):
       dist.init_process_group (Backend = 'nccl', init_method = 'env: //') # Initialisieren Sie die Prozessgruppe, verwenden
   
       ddp_model = ddp (Modell, Device_ids = [Rank]) # Verwenden Sie DDP, um die Modellkriterien zu wickeln. fackel.utils.data.distributed.distributesampler (Datensatz, num_replicas = world_size, Rank = Rank)
       Loader = Torch.utils.data.Dataloader (Datensatz, batch_size = ..., Sampler = Sampler)
   
       Für Epoche in Reichweite (...):
           Sampler.set_epoch (Epoch) # für jede Epoche Resampling, Ziel in Loader:
               Data, target = data.cuda (Rang), target.cuda (Rang)
               optimizer.zero_grad ()
               output = ddp_model (Daten)
               Verlust = Kriterien (Ausgabe, Ziel)
               Verlust.Backward ()
               optimizer.step ()
   
       dist.destroy_process_group () # prozessgruppe zerstören, wenn __name__ == "__main__":
       Argparse importieren
       Parser = argParse.ArgumentParser ()
       parser.add_argument ('-weltgröße', type = int, default = 2)
       parser.add_argument ('-rank', type = int, default = 0)
       args = parser.parse_args ()
       Train (args.rank, args.world_size)

4. Distributed Training Startup: Verwenden Sie das torch.distributed.launch -Tool, um ein verteiltes Training zu beginnen. Laufen Sie beispielsweise auf zwei GPUs:

    Python -m Torch.distributed.launch --nproc_per_node = 2 your_training_script.py

   Stellen Sie bei mehreren Knoten sicher, dass jeder Knoten den entsprechenden Prozess ausführt und dass Knoten aufeinander zugreifen können.

5. Überwachung und Debugging: Verteilte Schulungen können auf Netzwerkkommunikation oder Synchronisationsprobleme stoßen. Verwenden Sie nccl-tests , um zu testen, ob die Kommunikation zwischen GPUs normal ist. Eine detaillierte Protokollierung ist für das Debuggen von wesentlicher Bedeutung.

Bitte beachten Sie, dass die oben genannten Schritte ein grundlegendes Framework enthalten, das möglicherweise an bestimmte Anforderungen und Umgebungen in den tatsächlichen Anwendungen angepasst werden muss. Es wird empfohlen, sich auf die detaillierten Anweisungen der offiziellen Pytorch -Dokumentation zur verteilten Schulung zu verweisen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!