Transformer 分布式训练代码

最新推荐文章于 2025-04-25 14:08:30 发布
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Transformer 分布式训练代码

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外层循环 for epoch in range(num_epochs):

for epoch in range(num_epochs):

这是一个外层循环，用于控制训练的轮数。num_epochs 是预先定义的训练轮数，意味着模型会对整个训练数据集进行 num_epochs 次完整的遍历。每一轮遍历被称为一个 epoch，在每个 epoch 中，模型会逐渐学习到数据中的模

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微调中的分布式训练
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-14 435
分布式训练是指将模型的训练过程分布在多个计算节点（如GPU或TPU）上进行，以加速训练过程并处理大规模数据集。通过分布式训练，可以显著减少训练时间，并提高模型的扩展性。分布式训练通过并行计算显著加速了模型的训练过程，适用于大规模数据集和超大规模模型的场景。本文介绍了分布式训练的核心思想、代码实现和应用场景，并提供了需要注意的事项。希望这些内容能帮助你在实际项目中更好地应用分布式训练技术。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！
pytorch深度学习实战lesson9
weixin_48304306的博客
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线性回归从零开始和简洁版实现
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【代码】Transformer：Attention is All You Need 代码实现，训练和测试 | PyTorch 深度学习实战。
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找到一个可运行的代码，可以每个epoch打印训练数据，但是不会保存。因为在改进模型需要这些训练数据进行对比，所以需要将每个epoch的训练数据保存下来，写到一个文件中。
小白学NLP：Sentence Transformers教程
2401_85378759的博客
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Sentence Transformers（简称SBERT）是一个Python模块，用于访问、使用和训练最先进的文本和图像嵌入模型。**它可以用来通过Sentence Transformer模型计算嵌入向量，或者使用Cross-Encoder模型计算相似度分数。**本相似度和意译挖掘等。
Transformer多卡训练初始化分布式环境：(backend=‘nccl‘)
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【Pytorch基础教程41】DeepSpeed分布式训练框架
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在 DeepSpeed 中，可以通过在配置文件中设置 “bf16.enabled”: true 来启用 BF16 混合精度训练，减少占用内存。 混合精度训练是指在训练过程中同时使用FP16（半精度浮点数）和FP32（单精度浮点数）两种精度的技术。 deepspeed可以根据具体情况选择合适的通信库，例如在 CPU 集群上进行分布式训练，可以选择 mpi 和 gloo；如果是在 GPU 上进行分布式训练，可以选择 nccl。 mpi 是一种跨节点通信库，常用于 CPU 集群上的分布式训练； gloo 是一种高
大模型知识点汇总——分布式训练
TigerZ*的博客
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本篇在宏观上介绍AIGC、LLM 训练过程中的模型加速相关概念和技术，不做数学推导和过于细节介绍，旨在快速有一个宏观认知，不拘泥在细节上。涉及：混合精度训练、数据并行、张量并行、流水线并行、模型并行、3D并行、混合并行、ZeRO 1、ZeRO 2、ZeRO 3、ZeRO-offload、Megatron、DeepSpeed、PFlash Attention、nvlink、nvswitch、Infiniband。
Llama模型分布式训练（微调）
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Llama 系列模型是 Meta（前 Facebook）推出的一系列高效的大规模预训练语言模型，采用了基于 Transformer 架构的设计。Llama-2 系列（包括 7B、13B 和 70B 参数版本）于 2023 年发布，旨在提供强大的自然语言处理能力，适用于文本生成、文本分类、问答等多种任务。Llama 模型的设计强调高效性和灵活性。与其他大型语言模型（如 GPT-3 和 GPT-4）相比，Llama 在训练过程中进行了显著的优化，能够在相对较少的计算资源上取得接近的性能表现。模型发布时间。
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AI大模型/Python/Java/MySQL技术栈，快来和我一起学习吧 ~
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Trainer是 HuggingFace Transformers 库提供的高级训练接口，主要功能是简化训练流程自动化训练循环（前向传播、反向传播、优化器步进）分布式训练（多GPU/TPU支持）混合精度训练（FP16/FP32混合加速）日志记录、评估、检查点保存自定义回调（如早停、超参数搜索）适用于微调预训练模型（如BERT、ViT等），无需手动编写训练循环。核心原则数据驱动：根据数据规模、分布选择增强和采样策略。模型适配：预训练模型的特性决定学习率和冻结策略。动态监控。
六种PyTorch学习率调整策略（含代码）
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编写transformers的自定义pytorch训练循环（Dataset和DataLoader解析和实例代码）
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前言自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存out of memory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook，感谢原作...
Transformer多头注意力机制实现数字预测（pytorch）
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深度学习经典优化方法实现
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目录 前言 一、梯度下降 二、随机梯度下降 三、小批量梯度下降 四、Adam算法 总结 前言 参考邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》（俗称蒲公英书），记录一下笔记. 一、梯度下降 def bgd(params,lr): for param in params: param.data -= lr*param.grad/1000 二、随机梯度下降 每次迭代只从训练集中取出一个样本更新梯度 def sgd(params,lr): ...
tesnorflow实现N个epoch训练数据读取的办法
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方式一：不显示设置读取N个epoch的数据，而是使用循环，每次从训练的文件中随机读取一个batch_size的数据，直至最后读取的数据量达到N个epoch。说明，这个方式来实现epoch的输入是不合理。不是说每个样本都会被读取到的。 对于这个的解释,从数学上解释，比如说有放回的抽样，每次抽取一个样本，抽取N次，总样本数为N个。那么，这样抽取过一轮之后，该样本也是会有1/e的概率没有被抽取到。所以
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下面是使用PyTorch和Horovod库进行分布式GPU训练的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import horovod.torch as hvd from torch.utils.data import DataLoader ...
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