huggingface多卡加载
时间: 2024-03-26 19:33:37 浏览: 505
Huggingface是一个开源的自然语言处理(NLP)库,提供了许多用于处理文本数据的工具和模型。多卡加载是指在使用Huggingface库加载和训练模型时,同时利用多个GPU卡进行计算加速。
在Huggingface中,可以使用torch.nn.DataParallel
或torch.nn.DistributedDataParallel
来实现多卡加载。这两个类都是PyTorch中用于并行计算的工具。
使用torch.nn.DataParallel
时,可以通过以下步骤实现多卡加载:
- 导入所需的库和模型。
- 创建模型实例。
- 使用
torch.nn.DataParallel
将模型包装起来,指定需要使用的GPU卡。 - 将数据传递给模型进行训练或推理。
以下是一个示例代码:
import torch
from torch import nn
from transformers import BertModel
# 导入所需的库和模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 创建模型实例
model = model.to(device)
# 使用torch.nn.DataParallel将模型包装起来,指定需要使用的GPU卡
model = nn.DataParallel(model)
# 将数据传递给模型进行训练或推理
inputs = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).to(device)
outputs = model(inputs)
使用torch.nn.DistributedDataParallel
时,可以通过以下步骤实现多卡加载:
- 导入所需的库和模型。
- 创建模型实例。
- 使用
torch.nn.DistributedDataParallel
将模型包装起来,指定需要使用的GPU卡。 - 设置分布式训练环境。
- 将数据传递给模型进行训练或推理。
以下是一个示例代码:
import torch
from torch import nn
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
from transformers import BertModel
# 导入所需的库和模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 创建模型实例
model = model.to(device)
# 使用torch.nn.DistributedDataParallel将模型包装起来,指定需要使用的GPU卡
model = DistributedDataParallel(model)
# 设置分布式训练环境
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
# 将数据传递给模型进行训练或推理
inputs = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).to(device)
outputs = model(inputs)
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