模deepspeed怎么配置数据并行数值
时间: 2024-10-10 15:14:26 浏览: 9
DeepSpeed是一个深度学习优化库,它支持多种模型并行、数据并行和混合精度训练。要配置数据并行,你需要在启动训练过程之前设置一些关键参数。
首先,安装DeepSpeed库:
```bash
pip install deepspeed
```
然后,在PyTorch中配置数据并行通常涉及以下步骤:
1. **创建DataLoader**: 创建一个DistributedDataParallel (DDP) 加载器,它会自动将数据分布到多个GPU上:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.distributed import DistributedDataParallel as DDP
# 分布策略,例如 'dp' 表示数据并行
mp = torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
# 数据集实例
dataset = ...
batch_size_per_gpu = ... # 根据你的计算资源调整
num_workers = ... # 工作进程数
# 使用 DistributedSampler 自动分片数据集
sampler = torch.utils.data.DistributedSampler(dataset)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size_per_gpu, sampler=sampler, num_workers=num_workers)
```
2. **构建模型**: 将模型封装在`DeepSpeedEngine`中,这会在内部启用数据并行:
```python
model = ... # 你的模型实例
engine, _, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, args=...,
mp_world_size=torch.distributed.get_world_size(),
mp_rank=torch.distributed.get_rank())
```
`args` 参数应包含其他DeepSpeed配置,如`fp16`启用与否等。
3. **训练循环**: 现在你可以使用`engine`进行训练了,它的`forward()`函数会自动在数据并行设备上运行:
```python
for data in dataloader:
outputs = engine(data)
# 计算损失,更新参数等...
```