搬来了这个,这是尝试单卡改多卡加速的过程中出现的bug记录：一是继承DistributedSampler的漏洞百出，二是master进程无法正常结束，这里详细的阐述了出错的细节以及给出了修改的方法。先说明一下背景，由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题，所以开始尝试使用多卡加速。torch.nn.DataParallel ==>
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2024-01-05 10:23:46
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很详细
原创
2023-07-30 00:00:28
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：知乎—就是不吃草的羊\
有三种分布式训练模型被拆分到不同GPU, 模型太大了，基本用不到模型放在一个，数据拆分不同GPU，torch.dataparallel基本不会报bugsync bc要自己准备模型和数据在不同gpu上各有一份, torch.distributeddataparal...
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2022-08-18 15:40:12
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# PyTorch DDP分布式训练实践
## 简介
在机器学习领域，分布式训练是一种常见的技术，它可以加速模型训练并提高训练效果。PyTorch提供了DDP（Distributed Data Parallel）模块来支持分布式训练。本文将介绍如何使用PyTorch DDP模块进行分布式训练，并通过一个实际问题的示例来说明其用法。
## 分布式训练示例
假设我们有一个分类任务，需要将一组图片分
原创
2023-12-25 07:50:14
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内容概况服务器上训练好模型后，需要将模型部署到线上，接受请求、完成推理并且返回结果。保存模型结构和参数最简单的是torch.save保存为checkpoint，但一般用于训练时记录过程，训练中断可以从上一次继续训练。模型部署的常见流水线是【深度学习框架】-》【中间表示】-》【推理引擎】。线上推理可以将模型转为onnx文件并（常用的中间表示）用onnxruntime进行推理；可以用多卡GPU部署（n
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2024-03-13 17:06:55
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
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2024-08-18 14:35:06
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Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t
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2023-07-27 21:47:54
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RegularizationRegularization 中文是正则化，可以理解为一种减少方差的策略。在机器学习中，误差可以分解为：偏差，方差与噪声之和。即误差=偏差+方差+噪声偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声则表达了在当前任务上学习任何算法所能达到的期望泛化
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2024-08-12 14:05:06
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Scrapy单机架构上图的架构师一种单机架构, 只在本机维护一个爬取队列, Scheduler进行调度, 而要实现多态服务器共同爬去数据关键就是共享爬取队列.Scrapy不可以自己实现分布式 : 1. 多台机器上部署的scrapy灰鸽子拥有各自的调度器, 这样就使得多态机器无法分配start_urls列表中的url(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对
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2024-08-14 23:59:15
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subprocess.CalledProcessError: Command ‘[’/home/labpos/anaconda3/envs/idr/bin/python’, ‘-u’, ‘main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.pytorch DistributedDataParallel训练时遇到的问题RuntimeError: Expected to have finished reductio
原创
2021-08-12 22:30:28
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# PyTorch 分布式训练打印指南
在深度学习的训练过程中，分布式训练是一种常见的优化方法，可以显著提高模型训练的速度。在使用 PyTorch 进行分布式训练时，监控训练状态和结果的重要性不言而喻。本文将指导你如何实现 PyTorch 的分布式训练打印，帮助你较好地理解这个过程。
## 整体流程
在开始前，首先确认我们整个流程的步骤。下面的表格概述了实现 PyTorch 分布式训练打印所
主从式分布爬虫对于主从分布式爬虫，不同的服务器承担不同的角色分工，其中有一台专门负责对其他服务器提供URL分发服务，其他机器则进行实际的网页下载。URL服务器维护待抓取URL队列，并从中获得待抓取网页的URL，分配给不同的抓取服务器，另外还要对抓取服务器之间的工作进行负载均衡，使得各服务器承担的工作量大致相等，不至于出现忙闲不均的情况。抓取服务器之间没有通信联系，每个待抓取服务器只和URL服务器进
scrapy-redisrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序，该组件本质上提供了三大功能：scheduler ： 调度器dupefilter ： URL去重规则（被调度器使用）pipeline ： 数据持久化准备工作安装模块pip install scrapy-redis创建爬虫应用项目就不重新创建了，直接在之前Scrapy课程的项目里，
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2024-07-08 00:01:31
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最常被提起，容易实现且使用最广泛的，莫过于数据并行(Data Parallelism)技术，其核心思想是将大batch划。
原创
2024-07-24 10:41:46
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文章目录1. 准备2. 代码3. 整体应用 1. 准备数据集 （1）Dataset:将数据打包成一个(features,labels)对 （2）DataLoader将Dataset按给定批量大小batchsize打包成一个DataLoader神经网络 （1）class Netural_Network神经网络机构 （2）forward 前向传播函数超参数 （1）batch_size:批量大小 （2
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2024-04-07 11:53:53
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在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
原创
2022-01-04 16:34:31
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1. 引言：分布式训练在LLM时代的重要性随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-5（万亿级参数），单卡训练已经成为不可能完成的任务。分布式训练技术应运而生，成为大模型开发的核心基础设施。2025年，分布式训练技术已经发展到相当成熟的阶段，各种优化策略和框架不断涌现，为大模型训练提供了强大的支持。本文将深入探讨两种主流的分布式训练技术：PyTorch的
随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-5（万亿级参数），单卡训练已经成为
## PyTorch DDP训练实现教程
### 引言
PyTorch分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）是一种训练深度学习模型的方法，它可以在多个GPU上进行并行处理，加快模型训练的速度。本文将教授如何实现PyTorch DDP训练。
### 整体流程
下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-14 04:36:12
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Pytorch学习笔记之Pytorch训练词向量（三）学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorch dataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的Module
Embedding学习常见的PyTorch operations
bmmlogsigmoid保存和读取PyTorch模型使用的训练数据可以从以
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2023-11-07 03:25:24
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