Py之accelerate：accelerate的简介、安装、使用方法之详细攻略_python accelerate

Py之accelerate：accelerate的简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

accelerate的简介

1、Accelerate 提供的主要功能和优势：

2、构建在Accelerate之上的框架和库

accelerate的安装

1、安装

(1)、支持的集成

2、启动脚本

3、使用MPI启动多CPU运行

4、使用DeepSpeed启动训练

5、从notebook启动训练

accelerate的使用方法

1、基础用法

(1)、可以在任何类型的单节点或分布式节点设置：向任何标准的PyTorch训练脚本添加5行代码

(2)、处理设备放置

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accelerate的简介

       Accelerate 是一个为 PyTorch 用户设计的库，旨在帮助简化分布式训练和混合精度训练的过程。它提供了一种简单且灵活的方式来加速和扩展您的 PyTorch 训练脚本，而无需编写冗长的样板代码。使用户能够更轻松地利用大规模计算资源并加速模型训练过程。
       2023年2月，Huggingface发布了Accelerate库，它可以在任何类型的设备上运行你的原始PyTorch训练脚本。accelerate的易于集成的特点如下所示：
>> Accelerate是为PyTorch用户设计的，它们喜欢编写PyTorch模型的训练循环，但不愿意编写和维护使用多GPU/TPU/fp16所需的样板代码。
>> Accelerate仅抽象与多GPU/TPU/fp16相关的样板代码，并保持其余代码不变。

       当您希望在分布式环境中轻松运行您的训练脚本而又不希望放弃对训练循环的完全控制时，您应该使用Accelerate。这不是一个在PyTorch之上的高级框架，只是一个薄包装，因此您不必学习一个新的库。事实上，Accelerate的整个API只有一个类，即Accelerator对象。
       但是，如果您不想自己编写训练循环，那么您就不应该使用Accelerate。有很多在PyTorch之上的高级库可以提供这个功能，但Accelerate不是其中之一。

GitHub：
https://www.wpsshop.cn/w/Cpp五条/article/detail/175659