Pytorch ddp切换forward函数 验证ddp是否生效

DDP及其在pytorch中应用

ddp默认调用forward函数，有些模型无法使用forward函数，可以对模型包装一下。

class modelWraper(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model

    def forward(self, *args, **kwargs):
        return self.model.rlhf(*args, **kwargs)

有时ddp跑起来，不确定是否生效，loss backward后不同rank进程的梯度应该一样的，可以通过print 梯度确认。

loss.backward()
grad_flag = raw_model.lm_head.weight.grad[0,:3]
print(f"grad {ddp_rank} {grad_flag}")


grad 1 tensor([2.9296e-04, 6.2223e-05, 1.0089e-03], device='cuda:1')
grad 0 tensor([2.9296e-04, 6.2223e-05, 1.0089e-03], device='cuda:0')

pytorch分布式系列2------DistributedDataParallel是如何做同步的？