使用DeepSpeed进行单机多卡训练

这是你提供的DeepSpeed单机多卡训练步骤的Markdown格式:

使用 DeepSpeed 进行单机多卡训练的主要步骤

1. 安装 DeepSpeed

确保你已经安装了 DeepSpeed 及其依赖:

bash 复制代码
pip install deepspeed
  1. 设置模型并集成 DeepSpeed

在模型的定义和训练循环中集成 DeepSpeed:

bash 复制代码
import deepspeed

假设你有一个 PyTorch 模型

model = MyModel()

配置 DeepSpeed 参数,例如优化器、梯度累积等

ds_config = {

"train_batch_size": 32,

"gradient_accumulation_steps": 1,

"fp16": {

"enabled": True,

"initial_scale_power": 16

},

"zero_optimization": {

"stage": 2

}

}

使用 deepspeed.initialize 初始化模型

model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(

model=model,

model_parameters=model.parameters(),

config=ds_config

)

  1. 多卡并行训练

DeepSpeed 自动管理数据并行和模型优化。使用 torch.distributed.launch 来启动单机多卡训练。通常,你可以使用以下命令:

deepspeed --num_gpus=4 train.py

其中,train.py 是你编写的训练脚本,--num_gpus=4 表示使用 4 张 GPU 进行训练。

  1. 修改训练脚本以支持多卡训练

在训练循环中,将模型的 forward 和 backward 操作交给 DeepSpeed 管理。例如:

for step, batch in enumerate(data_loader):

inputs, labels = batch

# 前向传播
outputs = model_engine(inputs)

# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, labels)

# 反向传播和优化
model_engine.backward(loss)
model_engine.step()
  1. DeepSpeed 配置文件

你还可以通过一个 JSON 配置文件来管理 DeepSpeed 的设置。通常可以创建一个 ds_config.json 文件,里面包含优化器、调度器、fp16 等的配置:

{

"train_batch_size": 32,

"gradient_accumulation_steps": 1,

"fp16": {

"enabled": true,

"initial_scale_power": 16

},

"zero_optimization": {

"stage": 2

}

}

然后在训练时通过 --deepspeed_config ds_config.json 来引用此文件。

  1. 优化和调优

DeepSpeed 提供了许多优化选项,例如 Zero Redundancy Optimizer(ZeRO)可以减少 GPU 显存的占用,同时支持混合精度(FP16)来加快训练速度。

通过这些步骤,你就能在一台机器上使用多个 GPU 进行分布式训练,同时享受 DeepSpeed 带来的优化。

这样你可以很方便地在Markdown中展示DeepSpeed的使用步骤。

你可以使用一些常见的深度学习模型进行单机多卡训练,尤其是那些已经在主流库中实现的模型。例如,Hugging Face 的 transformers 库和 PyTorch 的 torchvision 模型都非常适合进行分布式训练。

  1. Hugging Face Transformers 模型

Hugging Face 提供了很多预训练模型,如 BERT、GPT 等,非常适合用来练习单机多卡训练。你可以使用它们并集成 DeepSpeed。

下面是一个使用 Hugging Face 库中 BERT 模型进行训练的示例:

安装依赖:

pip install transformers datasets deepspeed

训练脚本示例:

import torch

import deepspeed

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

from datasets import load_dataset

加载数据集

dataset = load_dataset('glue', 'mrpc')

加载预训练模型和 tokenizer

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

数据处理

def preprocess_function(examples):

return tokenizer(examples['sentence1'], examples['sentence2'], truncation=True)

encoded_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

DeepSpeed 配置

ds_config = {

"train_batch_size": 32,

"fp16": {

"enabled": True

},

"zero_optimization": {

"stage": 2

}

}

DeepSpeed 初始化

model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(

model=model,

model_parameters=model.parameters(),

config=ds_config

)

模型训练

for epoch in range(3):

for batch in encoded_dataset['train']:

inputs = {k: torch.tensor(v).to(model_engine.local_rank) for k, v in batch.items() if k != 'label'}

labels = torch.tensor(batch['label']).to(model_engine.local_rank)

    outputs = model_engine(**inputs, labels=labels)
    loss = outputs.loss
    model_engine.backward(loss)
    model_engine.step()

运行命令:

deepspeed --num_gpus=4 train.py

这个示例使用了 Hugging Face 提供的 BERT 模型以及 GLUE 数据集中的 MRPC 任务,进行文本分类。

  1. PyTorch torchvision 模型

如果你对计算机视觉模型感兴趣,可以使用 PyTorch 的 torchvision 提供的模型,如 ResNet。

安装依赖:

pip install torch torchvision deepspeed

训练脚本示例:

import torch

import torch.nn as nn

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms

import deepspeed

超参数设置

batch_size = 32

num_epochs = 5

使用 torchvision 加载 CIFAR-10 数据集

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

加载预训练的 ResNet 模型

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False, num_classes=10)

DeepSpeed 配置

ds_config = {

"train_batch_size": batch_size * torch.cuda.device_count(),

"fp16": {

"enabled": True

},

"zero_optimization": {

"stage": 2

}

}

DeepSpeed 初始化

model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(

model=model,

model_parameters=model.parameters(),

config=ds_config

)

损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

模型训练

python 复制代码
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(model_engine.local_rank)
        labels = labels.to(model_engine.local_rank)

        # 前向传播
        outputs = model_engine(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        model_engine.backward(loss)
        model_engine.step()

        if i % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')

运行命令:

bash 复制代码
deepspeed --num_gpus=4 train.py

其他模型获取途径

•	Hugging Face Model Hub: https://huggingface.co/models
•	PyTorch Model Zoo: https://pytorch.org/vision/stable/models.html

这些模型和数据集可以让你快速开始训练,并能帮助你熟悉 DeepSpeed 的单机多卡训练。

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