


Comment faire fonctionner la formation distribuée de Pytorch sur CentOS
Apr 14, 2025 pm 06:36 PMLa formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite la suite des étapes suivantes:
-
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.
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) etMASTER_PORT
(tout numéro de port disponible).-
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 quetorch.distributed.launch
ouaccelerate
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)
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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.
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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Tout d'abord, sélectionnez des plates-formes bien connues telles que Binance Binance ou OUYI OKX, et préparez votre e-mail et votre numéro de téléphone portable; 1. Visitez le site Web officiel de la plate-forme et cliquez pour vous inscrire, entrez votre e-mail ou votre numéro de téléphone mobile et définissez un mot de passe à haute résistance; 2. Soumettre des informations après avoir accepté les conditions d'utilisation et terminer l'activation du compte via le code de vérification par e-mail ou par téléphone mobile; 3. Après la connexion, l'authentification complète de l'identité (KYC), activez la vérification secondaire (2FA) et vérifiez régulièrement les paramètres de sécurité pour garantir la sécurité du compte. Après avoir terminé les étapes ci-dessus, vous pouvez créer avec succès un compte de devise numérique BTC.

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Binance fournit des transferts bancaires, des cartes de crédit, du P2P et d'autres méthodes pour acheter USDT, USDC et d'autres stablecoins, avec entrée de la monnaie fiduciaire et haute sécurité; 2. OUYI OKX prend en charge les cartes de crédit, les cartes bancaires et le paiement tiers pour acheter des stablescoins et fournit des services de transaction OTC et P2P; 3. Sesame Open Gate.io peut acheter des étalcoins via les canaux de devise Fiat et les transactions P2P, prenant en charge plusieurs recharges de devises fiduciaires et opération pratique; 4. Huobi fournit une zone de négociation de monnaie fiat et un marché P2P pour acheter des étalcoins, avec un contr?le des risques strict et un service client de haute qualité; 5. Kucoin prend en charge les cartes de crédit et les transferts bancaires pour acheter des étalcoins, avec diverses transactions P2P et des interfaces amicales; 6. Kraken prend en charge ACH, SEPA et d'autres méthodes de transfert bancaire pour acheter des stablées, avec une haute sécurité

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.
