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

  1. Установка рабочей директории и логирование.

    Код начинается с установки базовой директории и настройки логирования — сохранения логов процесса обучения.

  2. 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

  1. Настройка модели.

    Модель и токенизатор загружаются и настраиваются для обучения, включая настройку для градиентного чекпойнтинга и квантизации.

  2. Распределенное обучение с DDP.

    Модель оборачивается в DDP для распределенного обучения с помощью локального ранга для определения используемого GPU.

  3. Подготовка данных.

    Данные загружаются, перемешиваются и токенизируются для обучения.

  4. 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.

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить