unsloth单机多卡训练

### 单机多卡训练概述 单机多卡训练是一种常见的分布式计算方式，用于加速深度学习模型的训练过程。通过利用多个GPU并行化计算任务，可以显著缩短训练时间。以下是关于TensorFlow和PyTorch两种主流框架下单机多卡训练的相关说明。 --- #### TensorFlow中的单机多卡训练 在TensorFlow中实现单机多卡训练主要依赖于其内置的`tf.distribute.Strategy` API[^2]。该API提供了多种策略来管理数据分布和模型参数更新的方式。对于单机多卡场景，通常使用`MirroredStrategy`，它会在多个GPU上复制相同的模型，并同步它们之间的梯度更新。 下面是一个简单的代码示例展示如何配置单机多卡环境： ```python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(10) ]) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个基于卷积神经网络(CNN)的模型，并将其放置在一个由`MirroredStrategy`定义的上下文中运行。 --- #### PyTorch中的单机多卡训练 相比TensorFlow，PyTorch提供了一种更灵活的方式来设置单机多卡训练——即通过`torch.nn.DataParallel`或`torch.distributed.launch`工具包。其中推荐的方法是后者，因为它具有更好的性能表现以及更高的可扩展性。 这里给出一段采用`torch.distributed.launch`模块启动脚本的例子： 首先安装必要的库： ```bash pip install torch torchvision ``` 接着编写Python脚本（假设文件名为train.py），如下所示： ```python import os import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def setup(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' os.environ['MASTER_PORT'] = '12355' # 初始化进程组 dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): dist.destroy_process_group() class ToyModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.net1 = torch.nn.Linear(10, 10) self.relu = torch.nn.ReLU() self.net2 = torch.nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.net2(self.relu(self.net1(x))) if __name__ == "__main__": n_gpus = torch.cuda.device_count() assert n_gpus >= 2, f"Requires at least 2 GPUs to run, but got {n_gpus}" for gpu_id in range(n_gpus): setup(gpu_id, n_gpus) device = torch.device(f'cuda:{gpu_id}') model = ToyModel().to(device) ddp_model = DDP(model) loss_fn = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(device)) labels = torch.randn(20, 5).to(device) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() cleanup() ``` 此段程序实现了基本的数据并行机制，在每张显卡上分别加载子批次数据进行前向传播与反向传播操作后再汇总结果[^1]。 --- ### 提升程序员技能的意义 值得注意的是，参与此类复杂系统的构建不仅有助于解决实际业务需求，还能极大地促进个人技术水平的成长。例如，熟悉大模型的应用开发流程能够增强开发者对机器学习算法的理解力及其实践运用的能力[^3]。 此外，社区分享了许多宝贵的学习资料供初学者参考，包括但不限于详细的教程文档、项目案例研究以及面试准备指南等内容[^4]。 ---