提高pytorch的训练速度
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码... 上用GPU训练的,单用CPU训练速度还是很慢】的生命周期... 多线程高速数据读取:支持多线程读取 HDFS 和 Kafka 后输出到训练器,提高单训练器的吞吐。 ## 部署情况Primus 支撑了字节跳动内部“推荐”“广告”“搜索”等场景,如头条推荐、抖音视频推荐、穿山甲广告、...
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提高pytorch的训练速度-相关内容
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评估工作流demo。该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设...
如何将机器翻译模型训练速度提高3倍?
训练引擎,包括了词嵌入层、编码层、解码层、损失函数层等高效自定义层。 至此Transformer模型从训练到推理部署的整个流程的加速都已被LightSeq打通,为科研工作者们提供了极大的便利。 - 训练速度快 LightSeq训练速度非常快。例如在WMT14 英德机器翻译任务上,利用英伟达最新的训练显卡A100,相比于主流序列生成库,LightSeq最快仅需要三分之一的训练时间。 - 功能全面,简单易用 LightSeq提供了高效的TensorFlow和PyTorch自定义层供用...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 提升总体资源利用率,详见预付费场景下的闲时任务。 自动重试 支持配置任务的自动重试。选填。 支持配置最大重试次数及重试间隔(上个任务终止到新任务提交之间的时长)。 支持配置触发重试的条件:任务失败、闲时资...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
单次训练总数据量从TB级提升到了PB级,训练准备时间由几十分钟降低到秒级。 # 分布式训练调度框架 PrimusPrimus 是一个通用的分布式训练调度框架,管理了机器学习训练框架(如 Tensorflow、Pytorch)的生命周期... 多线程高速数据读取:支持多线程读取 HDFS 和 Kafka 后输出到训练器,提高单训练器的吞吐。 ## 部署情况Primus 支撑了字节跳动内部“推荐”“广告”“搜索”等场景,如头条推荐、抖音视频推荐、穿山甲广告、...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantMo... 从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的资源包括虚拟机资源、裸金属资源。有的资源之间需要一些亲和性,有的资源就是单独的任务。除了正常的训练资源,还有一些开发机的资源。因为开发...
发起 BytePS 分布式训练
BytePS 是一种自研的分布式训练通信框架,目前已经在GitHub上开源。主要特点如下: 同时支持 TF、PyTorch 以及 MXNet 三个计算框架。 高性能:对于通信密集型任务,性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频,也可以非常方便的使用各种噪声调度器,用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
手写数字识别-Torch
手写数字识别-Torch 是一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 PyTorch 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 INPUT__0 FP32 1,28,28 NONE 输入说明: 本模型支持同时输入多张图像。输入的是一组灰度图...
