ML Space Общий алгоритм работы с PyTorch DDP
Рассмотрим, как настроить PyTorch DDP и провести с его помощью распределенное обучение, начиная от инициализации среды и заканчивая запуском процесса обучения и сохранением модели. Распределенное обучение требует внимательной настройки параметров и правильного управления ресурсами, но в результате может значительно ускорить процесс тренировки моделей на больших данных.
Настройка среды
Установка рабочей директории и логирование.
Код начинается с установки базовой директории и настройки логирования — сохранения логов процесса обучения.
Инициализация распределенного обучения.
init_processes инициализирует распределенное обучение, вызывая dist.init_process_group, которая настраивает коммуникацию между процессами.
train функция вызывается с рангом процесса, размером мира и локальным рангом.
Обучение
Настройка модели.
Модель и токенизатор загружаются и настраиваются для обучения, включая настройку для градиентного чекпойнтинга и квантизации.
Распределенное обучение с DDP.
Модель оборачивается в DDP для распределенного обучения с помощью локального ранга для определения используемого GPU.
Подготовка данных.
Данные загружаются, перемешиваются и токенизируются для обучения.
Настройка и запуск тренера.
Настраиваются аргументы для обучения и создается объект Trainer, который используется для обучения модели.
Завершение обучения
После завершения обучения модель сохраняется, и группа процессов распадается с помощью cleanup.
- Настройка среды
- Обучение
- Завершение обучения