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Maison Opération et maintenance CentOS Comment faire fonctionner la formation distribuée de Pytorch sur CentOS

Comment faire fonctionner la formation distribuée de Pytorch sur CentOS

Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
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La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite la suite des étapes suivantes:

  1. Installation de Pytorch: la prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation CPU uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante:

     pip installer torch TorchVision Torchaudio

    Si vous avez besoin d'une prise en charge GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilisez la version Pytorch correspondante à installer.

  2. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Tous les n?uds participant à la formation doivent être en mesure de réseauter les uns aux autres et de configurer correctement les variables d'environnement telles que MASTER_ADDR (Adresse IP de n?ud ma?tre) et MASTER_PORT (tout numéro de port disponible).

  3. écriture de script de formation distribuée: Utilisez le package torch.distributed de Pytorch pour écrire des scripts de formation distribués. torch.nn.parallel.DistributedDataParallel est utilisé pour envelopper votre modèle, tandis que torch.distributed.launch ou accelerate Libraries sont utilisés pour commencer la formation distribuée.

    Voici un exemple d'un script de formation distribué simplifié:

     Importer une torche
    importer torch.nn comme nn
    Importer Torch.optim comme Optim
    De Torch.nn.Parallel Import DistributedDataparallel en tant que DDP
    Importer Torch.Distributed comme dist
    
    Def Train (Rank, World_Size):
        dist.init_process_group (backend = 'nccl', init_method = 'env: //') # initialisez le groupe de processus, utilisez le modèle backend NCCL = ... # votre modèle de définition modèle.cuda (rang) # Déplacez le modèle vers le GPU spécifié
    
        DDP_MODEL = DDP (modèle, Device_IDS = [RAND]) # Utilisez DDP pour envelopper les critères du modèle = nn.crossentropyloss (). CUDA (RANK) # Fonction de perte Optimizer = Optim.Adam (DDP_MODEL.Parameters (), LR = 0.001) # Optimizer DataSet = ... # Your Dataset Sampler Sampler = torch.utils.data.distributed.distributedSampler (ensemble de données, num_replicas = world_size, rang = rang)
        lourdeur = torch.utils.data.dataloader (ensemble de données, batch_size = ..., échantillonneur = échantillonneur)
    
        pour l'époque dans la gamme (...):
            sampler.set_epoch (époque) # Pour chaque rééchantillonnage de l'époque, cible dans le chargeur:
                Data, Target = Data.cuda (Rank), Target.cuda (Rank)
                optimizer.zero_grad ()
                output = ddp_model (données)
                Perte = critères (sortie, cible)
                perte.backward ()
                Optimizer.Step ()
    
        dist.destroy_process_group () # Détruiser le groupe de processus si __name__ == "__main__":
        Importer Argparse
        parser = argparse.argumentParser ()
        parser.add_argument ('- World-Size', type = int, default = 2)
        parser.add_argument ('- rank', type = int, default = 0)
        args = parser.parse_args ()
        Train (Args.Rank, args.world_size)
  4. Startup de formation distribuée: Utilisez l'outil torch.distributed.launch pour commencer la formation distribuée. Par exemple, exécutez deux GPU:

     python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node = 2 your_training_script.py

    Dans le cas de plusieurs n?uds, assurez-vous que chaque n?ud exécute le processus correspondant et que les n?uds peuvent accéder les uns aux autres.

  5. Surveillance et débogage: une formation distribuée peut rencontrer des problèmes de communication ou de synchronisation du réseau. Utilisez nccl-tests pour tester si la communication entre les GPU est normale. L'enregistrement détaillé est essentiel pour le débogage.

Veuillez noter que les étapes ci-dessus fournissent un cadre de base qui peut devoir être ajusté en fonction des besoins et de l'environnement spécifiques dans les applications réelles. Il est recommandé de se référer aux instructions détaillées de la documentation officielle de Pytorch sur la formation distribuée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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1. Téléchargez et installez l'application via le canal officiel recommandé pour assurer la sécurité; 2. Accédez à l'adresse de téléchargement désignée pour terminer l'acquisition de fichiers; 3. Ignorez le rappel de sécurité de l'appareil et complétez l'installation comme invites; 4. Vous pouvez vous référer aux données des plates-formes traditionnelles telles que Huobi HTX et OUYI OK pour la comparaison du marché; L'application offre un suivi du marché en temps réel, des outils de cartographie professionnelle, des fonctions d'avertissement de prix et d'agrégation d'informations sur le marché; Lors de l'analyse des tendances, un jugement de tendance à long terme, une application d'indicateur technique, des modifications de volume de négociation et des informations fondamentales; Lors du choix du logiciel, vous devez prêter attention à l'autorité des données, à la convivialité d'interface et à des fonctions complètes pour améliorer l'efficacité de l'analyse et la précision de la prise de décision.

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Tout d'abord, choisissez une plate-forme commerciale réputée telle que Binance, Ouyi, Huobi ou Damen Exchange; 1. Enregistrez un compte et définissez un mot de passe solide; 2. Compléter la vérification de l'identité (KYC) et soumettre des documents réels; 3. Sélectionnez le marchand approprié pour acheter USDT et terminer le paiement via les transactions C2C; 4. Activer la vérification d'identité à deux facteurs, définir un mot de passe en capital et vérifier régulièrement les activités du compte pour assurer la sécurité. L'ensemble du processus doit être exploité sur la plate-forme officielle pour empêcher le phishing et finalement compléter la gestion de l'achat et de la sécurité de l'USDT.

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