前几天发了一篇DFL2.0的文章，不少已经用过DFL的小伙伴都有一个疑问：DFL2.0到底有什么提升？有什么不一样？我要不要更新？应该怎么更新？因为时间经历的原因我也还没有深入研究，但是可以和大家分享下以显而易见的一些点。 * 仅支持N卡，不再支持A卡！因为作者觉得支持A卡有点累，所以A卡被放弃了。对于A卡用户来说有点可惜。 从深度学习的角度来说，确实是N卡支持的比较好。虽然
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2024-03-08 09:38:36
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# DeepSpeed与PyTorch的多卡训练
在深度学习愈发流行的今天，如何高效地训练大型模型成为了一个重要课题。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而DeepSpeed是一个由微软开发的高性能训练库，专注于提升PyTorch模型在大规模硬件上的训练效率。本文将讲述如何利用DeepSpeed在多GPU平台上进行模型训练，并举例说明其用法。
## DeepSpeed简介
DeepS
由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
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2024-02-27 14:35:24
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pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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## 实现"deepspeed pytorch单机多卡"的步骤
深度学习模型训练通常需要大量的计算资源，为了充分利用多个显卡的并行计算能力，我们可以使用深度学习框架PyTorch中的DeepSpeed库来实现单机多卡训练。下面是实现"deepspeed pytorch单机多卡"的步骤：
1. 安装DeepSpeed库：首先，我们需要安装DeepSpeed库。可以通过以下命令在终端中安装Deep
原创
2023-07-22 12:08:25
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# 如何实现单机多卡 Deepspeed Docker
在深度学习的训练过程中，利用多张显卡可以显著提升训练速度。本文将介绍如何使用 Deepspeed 和 Docker 在单机上实现多卡训练。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Docker 和 NVIDIA Docker |
| 2 | 创建 Docker 镜像
先看笔者团队线下的DeepRacer Model测试动图gif。1. 线下比赛策略：激进：waypoint 还是有点激进，感觉跟速度没多大关系。稳妥：不用waypoint，中线。默认的中线算法，1m/s~2.8m/s, 模拟器可以抛出10m/s 的速度。 参考 https://www.linkedin.com/pulse/aws-deepracer-my-journey-from-17-secon
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2024-10-11 10:53:02
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一、项目介绍Deepin-wine 环境的 Ubuntu/Debian 移植版使用deepin原版二进制文件，解决依赖问题仅供个人研究学习使用刚刚适配debian，可能在安装或运行上还存在问题,欢迎反馈！声明： 因为使用本仓库的任何内容所导致的任何后果与本人无关，若你无法对使用该仓库后的任何后果负责，请不要使用本仓库的任何内容。 本仓库所有者不拥有该仓库任何二进制文件的版权，所有由本人编写的非二进
一、DDP实现分布式并行训练要括 &n
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2023-05-22 13:42:56
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## 使用多GPU的Python方案
在深度学习的训练过程中，使用多GPU加速计算是一个非常有效的方法。当你有多个GPU可用时，如何在Python中指定使用的GPU是一个常见的问题。本文将为您详细介绍如何在Python中通过TensorFlow或PyTorch来指定使用的GPU，并包含代码示例。
### 环境准备
首先，请确保安装了最新版本的TensorFlow或PyTorch。您可以使用以
DeepStack算法笔记Deep Stack 中游戏树介绍：游戏规则整体算法网络结构伪代码 Deep Stack 中游戏树介绍：Deep Stack 的re-solving需要保留自己的range和对手的遗憾值这两个值Deep Stack 的核心是不保留记忆，采用局部搜索，将游戏分成一个个的子博弈，这样是为了省空间且加速算法。下面介绍该算法的游戏规则、核心算法、网络、伪代码。游戏规则蓝色结点表
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2024-08-22 08:49:01
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import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
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2022-07-19 11:57:19
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# PyTorch单机多卡推理与DeepSpeed
随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型推理的效率与速度变得至关重要。对于大型深度学习模型，充分利用机器的计算资源尤为重要。而在多卡环境中，如何有效地进行推理，便成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍如何使用PyTorch和DeepSpeed在单机多卡上的推理，并提供相应的代码示例。
## PyTorch与DeepSpeed简介
- **PyT
原创
2024-09-16 04:25:25
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在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
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2024-08-28 22:04:05
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按deepin官网的说法是8G及以上的物理内存就不需要在分配swap交换分区，但是在我的电脑上，虽然有8G物理内存，但是如果不分配swap交换分区，则很容易卡顿，需要等一段时间才能正常操作,在已安装完成系统的情况下，用户可以通过以下内容给系统增加一个交换分区。一、建立并挂载swap1首先点击dock栏上的“启动器”，找到“深度终端”并运行。2然后给root用户设置密码，因为安装过程的是管理员用户，
目录（一）双硬盘双系统+无线网卡驱动+Nvidia显卡驱动前期的硬件准备安装系统准备Ubuntu驱动网卡驱动显卡驱动必备软件安装后记： （一）双硬盘双系统+无线网卡驱动+Nvidia显卡驱动因为要开发ROS机器人的雷达传感器，其中涉及到3D建模，仿真，以及高速点云数据处理的需求。原来用于远程控制JTX1的小破i3笔记本已经不能满足需求了。恰逢实验室更新了设备，购入了一台5T存储，16G内存，i7
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2024-07-08 07:58:10
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前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
转自 机器之心
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
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2024-08-21 09:28:05
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文章目录1. 数据并行性2. 从零开始实现多GPU训练2.1 修改LenNet网络2.2 数据同步2.3 数据分发2.4 数据训练3. 简介实现多GPU并行运算4. 总结 参考李沐老师动手学深度学习V2（强烈推荐看看书）： [1] https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html[2] https:
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2024-03-01 10:36:25
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最近在搞分布式训练大模型，踩了两个晚上的坑今天终于爬出来了 我们使用 2台 8*H100 遇到过 错误1 10.255.19.85: ncclSystemError: System call (e.g. socket, malloc) or external library call failed
原创
精选
2024-04-22 14:50:54
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