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加速

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入门

加速

🤗 加速是一个库,它使相同的 PyTorch 代码能够通过添加四行代码在任何分布式配置中运行!简而言之,大规模训练和推理变得简单、高效且适应性强。

+ from accelerate import Accelerator
+ accelerator = Accelerator()

+ model, optimizer, training_dataloader, scheduler = accelerator.prepare(
+     model, optimizer, training_dataloader, scheduler
+ )

  for batch in training_dataloader:
      optimizer.zero_grad()
      inputs, targets = batch
      inputs = inputs.to(device)
      targets = targets.to(device)
      outputs = model(inputs)
      loss = loss_function(outputs, targets)
+     accelerator.backward(loss)
      optimizer.step()
      scheduler.step()

基于 torch_xlatorch.distributed,🤗 加速处理繁重的工作,因此您无需编写任何自定义代码来适应这些平台。转换现有的代码库以利用 DeepSpeed,执行 完全分片数据并行,并自动支持混合精度训练!

要更好地了解此过程,请务必查看 教程

然后可以通过加速的 CLI 界面在任何系统上启动此代码

accelerate launch {my_script.py}
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