，在对齐训练超参数之后，使用 OneFlow 训练模型的 loss 曲线和 PyTorch 的收敛曲线也一致，在小数据集上的精度完全一致。...使用 OneFlow 的 nn.Graph 加速模型训练与推理性能 在验证完算法正确性后，就需要考虑如何加速执行了。...用户决定双管齐下，在基于 PyTorch 做加速优化时，并行地使用 OneFlow 进行加速。...启发式搜索是通过一种「查表」的方式来搜寻最佳算法，cudnn 对不同的参数配置对应的最佳算法进行了预先定义，然后每次搜索时进行匹配得到结果。试运行搜索会传入实际的张量进行多次试运行，然后返回运行结果。...OneFlow 原来的杀手锏功能“大规模分布式”还没有体现出来，未来，我们将进一步介绍 OneFlow 如何帮助习惯 PyTorch 的用户便捷地实现大规模预训练 Transformer 模型和搜索推荐广告领域需要的大规模
，在对齐训练超参数之后，使用OneFlow训练模型的loss曲线和PyTorch的收敛曲线也一致，在小数据集上的精度完全一致。...使用OneFlow的nn.Graph加速模型训练与推理性能 在验证完算法正确性后，就需要考虑如何加速执行了。...启发式搜索是通过一种「查表」的方式来搜寻最佳算法，cudnn对不同的参数配置对应的最佳算法进行了预先定义，然后每次搜索时进行匹配得到结果。试运行搜索会传入实际的张量进行多次试运行，然后返回运行结果。...丰富、高效、简洁的优化开关来快速大幅提升模型的训练速度，利用完善的周边工具链如OneFlow-Serving方便的进行线上部署。...OneFlow原来的杀手锏功能“大规模分布式”还没有体现出来，未来，我们将进一步介绍OneFlow如何帮助习惯PyTorch的用户便捷地实现大规模预训练Transformer模型和搜索推荐广告领域需要的大规模
动态图PyTorch采用动态图的方式进行计算，这意味着用户可以在运行时动态地修改计算图，从而更加灵活地构建和调试模型。...相比之下，TensorFlow采用静态图的方式进行计算，需要先定义计算图，然后再执行计算。模型并行PyTorch提供了模型并行功能，可以将大型模型分成多个部分，分别在不同的GPU上进行运算。...数据并行如果用户的数据集太大，无法一次性装入内存中，那么可以使用PyTorch的数据并行功能，将数据集分成多个部分，分别在不同的GPU上进行处理。这可以加速数据的预处理过程，并且可以处理更大的数据集。...这可以加速模型的推断过程，并且可以减少模型的存储空间。分布式训练如果用户需要训练大型模型或处理大型数据集，那么可以使用PyTorch的分布式训练功能，将训练任务分配给多台机器或多个GPU。...模型转换如果用户需要在不同的平台或设备上运行模型，那么可以使用PyTorch的模型转换功能，将模型从PyTorch格式转换为其他格式，如ONNX、TensorFlow等。
训练后的模型可以用在不同的应用中，比如目标检测、图像语义分割等等。 尽管神经网络架构可以基于任何框架实现，但结果却并不一样。训练过程有大量参数都与框架息息相关。...举个例子，如果你在 PyTorch 上训练一个数据集，那么你可以使用 GPU 来增强其训练过程，因为它们运行在 CUDA（一种 C++ 后端）上。...TensorFlow 也能使用 GPU，但它使用的是自己内置的 GPU 加速。因此，根据你所选框架的不同，训练模型的时间也总是各不相同。...根据你所用的框架，在软件领域有很大的不同。TensorFlow 提供了使用 TensorFlow Fold 库实现动态图的方式，而 PyTorch 的动态图是内置的。...TensorFlow 还是 PyTorch？我的建议 TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。
面对快速迭代的模型、算法和下游任务，如何降低应用成本成为 AIGC 真正走向落地的核心问题。 Stable Diffusion 2.0 基于简单易用的 PyTorch Lightning 框架搭建。...以 Hugging Face 发布的 1750 亿参数开源模型 BLOOM 为例，如果直接使用常见的 FP32/FP16 进行推理，在单节点 8 张 GPU 使用模型并行，每张 GPU 需要消耗至少 87.5GB...一行代码自动并行 大模型的分布式混合部署是一个非常复杂的问题，目前常见的分布式大模型训练方案，都依赖用户人工反复尝试以及系统专家的经验来进行配置部署。...PyTorch 作为一个动态图框架，获取其静态的执行计划是机器学习系统领域被长期研究的问题。...因此，Colossal-AI 具有更好的模型泛化能力，而不是依靠模型名或手动修改来适配并行策略。
5.6 倍，使硬件成本直降 46 倍，一行代码即可使用； 1750 亿参数 BLOOM 模型单机推理，显存消耗降低 4 倍，使硬件成本降低 10 余倍； 一行代码实现自动搜索最佳并行策略，显著降低分布式训练上手门槛...面对快速迭代的模型、算法和下游任务，如何降低应用成本成为 AIGC 真正走向落地的核心问题。 Stable Diffusion 2.0 基于简单易用的 PyTorch Lightning 框架搭建。...一行代码自动并行 大模型的分布式混合部署是一个非常复杂的问题，目前常见的分布式大模型训练方案，都依赖用户人工反复尝试以及系统专家的经验来进行配置部署。...PyTorch 作为一个动态图框架，获取其静态的执行计划是机器学习系统领域被长期研究的问题。...因此 Colossal-AI 具有更好的模型泛化能力，而不是依靠模型名或手动修改来适配并行策略。
成本墙、模型优化、为什么别的 AI 硬件公司至今无法撼动英伟达的主导地位，为什么硬件的作用会逐渐凸显、英伟达在 CUDA 方面的竞争优势如何被抹去，以及英伟达的竞争对手之一如何在一个大型的云服务上训练硅片并取得了重大胜利...如果我们用第一性原理来总结的话，PyTorch 与 TensorFlow 的不同之处在于前者用“动态图模式”（Eager mode）而不是“静态图模式”（Graph mode）。...这样的内存容量不足以容纳参数高达 100B+ 的模型的权重。 英伟达的体系结构在裸片上使用的内存量一直要少得多。目前这代 A100 有 40MB，下一代 H100 有 50MB。...在 GPU 上训练具有高 FLOPS 利用率的大型模型所需的人才水平越来越高，因为实现性能最大化需要运用各种技巧。...通过为数据并行、分片、流水线并行（ipeline parallelism）以及张量并行（tensor parallelism）提供更好的 API 支持，PyTorch 2.0 还为分布式训练带来了进展。
算法包括修改图或样本以缓解节点依赖性，以及剪枝、量化和蒸馏等推理加速技术；系统包括GPU内核加速、用户定义函数优化和可扩展系统设计；定制硬件包括具有不同属性的加速器，支持不同级别的并行化和稀疏性。...子图采样方法不依赖GNN模型和嵌入，可在训练前或并行完成。但仅考虑图结构，未考虑模型训练动态，因此如何将方差减少研究纳入子图采样过程尚待解决。...剪枝可以加速模型推理，但并不总是加速模型训练。 3.2 量化 量化是一种广泛使用的技术，通过降低模型参数数值精度来加速通用机器学习模型。...大多数情况下，先单独训练教师模型，再固定教师训练学生模型。知识蒸馏损失L仅用于更新学生参数，不适用于教师。KD可应用于半监督环境，通过使用标记数据训练教师并为未标记数据生成软标签来训练学生。...GNN的架构决策高度依赖于输入图的特征和模型的超参数，图的大小、稀疏程度和向量维度等因素对GNN加速器的内存和计算要求有很大影响。
在本指南的后续部分中，我们将深入探讨这些不同的并行方法是如何工作的。...属性 我们有 10 批次，每个长度为 512。如果我们按属性维度将它们并行化为 2 个设备，10 x 512 将变为 10 x 2 x 256。 参数 这与张量模型并行化或天真的逐层模型并行化类似。...一个非常重要的方面是，FlexFlow 专为优化具有静态和固定工作负载的 DNN 并行化而设计，因为具有动态行为的模型可能会在迭代中更喜欢不同的并行化策略。...Trainer 提供了用于超参数搜索的 API。本文档展示了如何在示例中启用它。 超参数搜索后端 Trainer 目前支持四种超参数搜索后端：optuna、sigopt、raytune和wandb。...在使用超参数搜索后端之前，您应该先安装它们 pip install optuna/sigopt/wandb/ray[tune] 如何在示例中启用超参数搜索 定义超参数搜索空间，不同的后端需要不同的格式
面对快速迭代的模型、算法和下游任务，如何降低应用成本成为AIGC真正走向落地的核心问题。 Stable Diffusion 2.0基于简单易用的PyTorch Lightning框架搭建。...ZeRO + Gemini Colossal-AI支持使用零冗余优化器（ZeRO）的方法来消除内存冗余，与经典的数据并行性策略相比，可极大提高内存使用效率，同时不牺牲计算粒度和通信效率。...通过上述方案，在没有分段加载模型参数的情况下，便可以使得CPU内存占用峰值，达到理论上的较优水平。相较于将模型按层切分的“类流水线”分布方式，模型并行可以提高非密集请求下的显存使用效率。...PyTorch作为一个动态图框架，获取其静态的执行计划是机器学习系统领域被长期研究的问题。...因此Colossal-AI具有更好的模型泛化能力，而不是依靠模型名或手动修改来适配并行策略。
TorchMultimodal，一个用于大规模训练 SoTA 多任务和多模态模型的 PyTorch 算法库。...使用 torch.distributed 与分布式训练工具无缝集成。 设计时考虑到了可扩展性：可以自由地创建自己的评测指标。 为基于 PyTorch 的模型提供分析内存和计算要求的工具。...但是这个提取过程在 PyTorch 中可能很耗时，这阻碍了快速的原型设计。MultiPy 展示了如何能够在使用 Python 进行推理的同时，满足性能要求和打包限制。...MultiPy 在 GitHub 上的一些流行的 PyTorch 模型上进行了评估，展示了它们如何被打包成推理格式，并与 TorchScript 比较了它们的性能。...PyTorch 由于其动态图的特性，在模型部署方面天然的弱于拥有静态图特性的深度学习框架。
PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个几点的高效并行训练，也是最早提供如此强大的深度学习并行技术的深度学习框架。...并行处理。DL4J 包含单线程选项和分布式多线程选项。这种减少迭代次数的方法可在集群中并行训练多个神经网络。因此，DL4J 非常适合使用微服务架构来设计应用程序。...动静合一：天元将动态图的简单灵活，与静态图的高性能优势进行整合，能在充分利用动态图模型训练优势的同时，通过动静态一键转换功能，以静态图的形式完成生产和部署。...与主流的深度学习框架TensorFlow、Pytorch不同，Jittor是一个完全基于动态编译（Just-in-time）、使用元算子和统一计算图的深度学习框架。...他们介绍称，在参数保存和数据传输上，Jittor使用和PyTorch一样的 Numpy+pickle 协议，所以Jittor和PyTorch的模型可以相互加载和调用。
1 训练模型是怎么一回事 训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。...这表示模型中的参数所需要调整的幅度越来越小，模型的拟合效果越来越好。 在反向的优化过程中，除简单的链式求导外，还可以加入一些其他的算法，使得训练过程更容易收敛。...用于训练的模型参数（也叫学习参数）：是连接各个节点的路径；l模型中的结点：它可以用来代表模型中的中间节点，也可以代表最终的输出节点。它是网络中的真正结构。 ?...该OP必须在绘画中使用run方法才能进行真正的计算，并输出结果。 2.3 该使用动态图还是静态图，我需要如何选择？ 在TensorFlow1.13之后，框架是支持静态图和动态图两种方式的。...在训练场景下图的运行方式与其他两种不同，具体介绍如下： （1）训练场景：主要是实现模型从无到有的过程，通过对样本的学习训练，调整学习参数，形成最终的模型。
灵活性和可维护性：CMake使用CMakeLists.txt文件来描述构建过程，具有更高的灵活性和可维护性。...模型训练：深度学习框架需要提供模型训练的功能，包括前向传播、反向传播、梯度下降等操作。框架还需要支持不同的优化器和损失函数，以便用户能够根据不同的应用场景进行选择。...分布式训练：深度学习框架需要支持分布式训练，以便在大规模数据集上进行高效的计算。框架需要实现数据并行和模型并行等技术，以实现高效的分布式训练。...PyTorch的底层原理基于动态图构图，可以理解为设计模型和运行模型、传递数据是同步进行的。PyTorch采用动态图的方式建立模型，可以在模型训练过程中动态地调整计算图的结构和参数。...此外，PyTorch也支持分布式训练，并提供了丰富的预训练模型和工具包，方便用户快速构建和训练模型。
用户需求具有不同场景间相互比较，需求演变至逐渐收敛的特点，这种即时性的变化特点，我们以多场景异构大图为基座提出异构动态图在线建模刻化需求演变关系，解决兴趣演变刻画粗、数据稀疏性高的问题。...图神经网络范式演进决定了未来走向图多任务统一方向，我们期望在范式演进路线上找到搜索推荐业务如何统一建模多场景异构业务；消息聚合范式下动态图、联合训练方向主要解决图新增节点、新增变化关系如何刻画，我们期望在动态图方向找到建模用户需求变化关系的方案...用户需求具有不同场景间相互比较，需求演变至逐渐收敛的特点，这种即时性的变化特点，我们以多场景异构大图为基座提出异构动态图在线建模刻化需求演变关系，如下阐述多场景异构大图和异构动态图在线建模的迭代演进。...，最大化利用GPU的计算优势，提升模型整体训练速度，我们通过三级流水线来加速模型训练。...因此，如何降低单进程可加载的模型数据量，提高并行部署的进程数量，是我们需要思考的问题和挑战。
右边图则展示了它更令人震惊的特点：基于预训练好的 1750 亿参数的模型，只需要通过少量样本的训练，就可以接近 BERT 使用大样本训练后的效果。...在这个模式里，我们观察到的一个现象是，如果采用混合专家的模式，它在同样参数的模型下，训练的精度不如刚才提到的各种并行策略、混合叠加策略好，大家需要根据自己的实际情况来酌情选择。...在千亿参数模型的训练配置上，我们采用机内八卡做张量并行，同时配合数据并行进行一些分组参数切分操作。同时还使用多组机器组成流水线并行，以此来承载 2600 亿的模型参数。...最后，再利用数据并行的方式进行分布式计算，从而完成模型的月级别训练。 以上就是我们整个的模型并行参数模型并行策略的一个实战。...在训练过程中，各种类型的算力，如何更好地使用它们也是一个亟待解决的挑战。
，a和b，使用Parameter()类，告诉PyTorch应该将这些张量视为它们是的属性的模型参数。...通过这样做，我们可以使用模型的parameters()方法来检索所有模型参数的迭代器，甚至是那些嵌套模型的参数，我们可以使用它们来提供我们的优化器(而不是自己构建参数列表!)...其唯一目的是将模型设置为训练模式。为什么这很重要?有些模型可能使用Dropout机制，在训练和评估阶段有不同的行为。 ? 嵌套模型 ? 在我们的模型中，我们手动创建了两个参数来执行线性回归。...让我们使用PyTorch的Linear模型作为我们自己的属性，从而创建一个嵌套模型。...训练步骤 ? 到目前为止，我们已经定义了优化器、损失函数和模型。向上滚动一点，快速查看循环中的代码。如果我们使用不同的优化器，或者损失，甚至模型，它会改变吗?如果不是，我们如何使它更通用?
动态图的使用非常便捷，但性能上难以做到极致的优化。 MindSpore 走的是另外一条路，即基于源码转换的自动微分。它又支持对自动控制流的自动微分，所以与 PyTorch 一样构建模型非常方便。...相比之下，模型并行就比较复杂了，需要我们以「并行思维」这样的逻辑手动编写所有需要并行的部分。 MindSpore 自动并行的目标是构建一种融合了数据并行、模型并行和混合并行的训练方式。...单元再封装就成了模型了，MindSpore 可以直接调用模型来训练与推理，也可以使用更底层的 API 构建复杂模型。 如下所示，我们可以发现写 MindSpore 有两个比较突出的亮点。...首先当然是计算图的调整，动态图与静态图可以一行代码切换。在正常情况下，MindSpore 使用的是 PyNative 动态图，然而在需要静态图的时候，设置个 context 上下文管理器就可以了。...如下所示，只要设置运行环境为图模式，并允许使用分布式接口 HCCL（华为集合通信库），那么在初始化后 MindSpore 就能自动优化我们写的模型，以最好的并行策略加速整个训练过程。
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