pytorch多进程推理

PyTorch支持多进程推理，可以使用torch.multiprocessing模块来实现。具体来说，可以使用torch.multiprocessing.spawn函数来启动多个进程，每个进程都可以运行一个模型实例来进行推理。在每个进程中，可以使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据，并使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来进行模型并行化。这样可以充分利用多个GPU来加速推理过程。

相关问题

python 多卡多进程推理代码

在Python中，利用多卡（Multi-GPU）和多进程（Multi-Process）进行模型推理通常涉及到深度学习库如PyTorch或TensorFlow。以下是一个简单的例子，展示了如何在多GPU上并行化模型推理，并在多个进程中进行处理：

import torch
from torch.nn.parallel import DataParallel
from multiprocessing import Pool

# 假设我们有一个预训练的模型model
model = torch.nn.DataParallel(model)  # 使用DataParallel跨GPU推理（假设你有多个GPU）

def inference_on_gpu(input_data, device):
    model.to(device)
    output = model(input_data)
    return output

if __name__ == "__main__":
    num_processes = torch.cuda.device_count()  # 获取可用GPU数量
    pool = Pool(processes=num_processes)

    # 将数据分割到每个进程
    inputs_split = np.array_split(inputs, num_processes)

    with torch.no_grad():
        results = pool.map(inference_on_gpu, [(input_data, i) for i, input_data in enumerate(inputs_split)], chunksize=1)
    
    # 合并结果
    outputs = torch.cat(results, dim=0)

    pool.close()
    pool.join()

在这个例子中：
1. 首先将模型设置为`torch.nn.DataParallel`模式，这样它会自动将输入分布到所有可用的GPU上。
2. `inference_on_gpu`函数负责在一个给定的设备上执行推理。
3. `multiprocessing.Pool`用于创建一个进程池，根据GPU数量设置进程数。
4. `inputs_split`将输入数据分配到各个进程。
5. 使用`pool.map`并行运行每个进程的推理任务。
6. 最后，将每个进程的结果合并。

相关问题--
1. 在多卡环境中，如何将模型分布在不同GPU上？
2. 多进程在模型推理中的作用是什么？
3. 这段代码为何要在主程序检查`__name__`？

pytorch模型单机多卡分布式推理

### PyTorch 单机多卡分布式推理最佳实践

#### 初始化环境配置
为了实现高效的单机多卡分布式推理，在启动前需设置合适的环境变量并初始化进程组。通过 `torch.distributed.init_process_group` 函数可以完成这一操作，通常采用 NCCL 作为后端来支持 GPU 设备间的通信。

import os
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

    # initialize the process group
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

    # set device for this process
    torch.cuda.set_device(rank)

#### 加载预训练模型
当加载用于推理的预训练权重文件时需要注意，由于之前提到的模块名称差异问题[^2]，如果是在 DataParallel 或者 DistributedDataParallel 下保存的模型，则需要调整键名映射逻辑以匹配当前使用的封装方式。

model = MyModel().to(rank)
if not isinstance(model, (DDP)):
    model = DDP(model, device_ids=[rank])

checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth', map_location={'cuda:%d' % 0: 'cuda:%d' % rank})
new_state_dict = {k.replace("module.", ""): v for k, v in checkpoint.items()}
model.load_state_dict(new_state_dict)

#### 构建数据集与采样器
对于大规模的数据集处理，建议使用 `DistributedSampler` 来确保每个进程中只负责一部分样本子集，从而提高整体效率并减少内存占用。

dataset = DatasetClass()
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, shuffle=False)

data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size_per_gpu,
    sampler=sampler,
    num_workers=num_workers,
    pin_memory=True
)

#### 执行推理过程
最后一步就是编写实际执行预测任务的核心代码片段。这里强调一点，即在多GPU场景下应当避免不必要的同步等待，尽可能让各个设备独立工作直到最终汇总结果阶段才做必要的交互。

model.eval()  # 设置为评估模式
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(data_loader):
        inputs = data.to(rank)
        
        outputs = model(inputs)
        predictions = gather_predictions(outputs)  # 自定义函数收集来自各节点的结果
        
        save_or_process(predictions)  # 对齐后的输出可进一步分析或存储