在CentOS上进行PyTorch的分布式训练,你需要遵循以下步骤来配置环境:
安装PyTorch: 首先,确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch官网获取适合你系统的安装命令。通常,你可以使用pip或conda来安装。
pip install torch torchvision torchaudio
或者如果你使用conda:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
请根据你的CUDA版本选择合适的cudatoolkit
。
设置环境变量: 为了使用分布式训练,你需要设置一些环境变量。例如:
export MASTER_ADDR='master_ip' # 主节点的IP地址
export MASTER_PORT='12345' # 一个未被使用的端口号
export WORLD_SIZE='4' # 参与训练的GPU总数
export RANK='0' # 当前节点的排名(从0开始)
在每个参与训练的节点上,你需要设置不同的RANK
和可能的MASTER_ADDR
(如果是跨机器训练)。
编写分布式训练脚本:
使用PyTorch的torch.distributed
包来编写分布式训练脚本。以下是一个简单的例子:
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def train(rank, world_size):
dist.init_process_group(
backend='nccl', # 'nccl' is recommended for distributed GPU training
init_method=f'tcp://{MASTER_ADDR}:{MASTER_PORT}',
world_size=world_size,
rank=rank
)
# 创建模型并将其移动到GPU
model = ... # 定义你的模型
model.cuda(rank)
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
# 创建损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(rank)
optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.01)
# 训练循环
for data, target in dataloader: # dataloader需要是分布式友好的
data, target = data.cuda(rank), target.cuda(rank)
optimizer.zero_grad()
output = ddp_model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
def main():
world_size = 4
mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
if __name__ == "__main__":
main()
运行分布式训练:
在每个节点上运行你的训练脚本,并确保指定正确的RANK
和其他环境变量。例如:
RANK=0 MASTER_ADDR='master_ip' MASTER_PORT='12345' WORLD_SIZE=4 python train.py
RANK=1 MASTER_ADDR='master_ip' MASTER_PORT='12345' WORLD_SIZE=4 python train.py
# 以此类推,直到所有节点都运行了训练脚本
网络配置: 确保所有节点之间可以互相通信,这通常意味着你需要配置防火墙规则来允许节点间的通信。
检查点保存: 在分布式训练中,通常会将模型检查点保存到所有参与训练的节点共享的存储系统上,以确保在发生故障时可以从最近的检查点恢复训练。
请注意,这只是一个基本的指南,实际的配置可能会根据你的具体需求和环境而有所不同。此外,分布式训练可能会涉及到更复杂的网络配置和性能调优。