Databricks
·
Databricks上的PyTorch——介绍Spark PyTorch分发器
💡
原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
本文介绍了使用TorchDistributor库在Apache Spark集群上进行分布式PyTorch训练的方法，相比于Horovod更加简单易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning的原生API，不需要重构代码。同时介绍了数据并行和模型并行两种分布式深度学习算法，并对比了TorchDistributor与现有解决方案的性能表现。
🎯
关键要点
- 深度学习算法训练复杂且耗时，分布式训练是解决内存和计算负载瓶颈的常用方法。
- TorchDistributor库简化了在Apache Spark集群上进行分布式PyTorch训练，支持原生API，无需重构代码。
- 分布式深度学习算法有数据并行和模型并行两种方法，数据并行是最常用的扩展训练方法。
- TorchDistributor支持新的数据并行方法，如Distributed Data Parallel（ddp）和Fully Shared Data Parallel（fsdp），提高了训练效率。
- TorchDistributor基于Spark-Tensorflow-Distributor库，直接利用原生PyTorch和PyTorch Lightning API，简化了代码重构。
- TorchDistributor的主要配置包括进程数量、是否在本地模式下训练和是否使用GPU。
- TorchDistributor可以运行Python函数或脚本，并自动处理环境变量的设置。
- 在性能测试中，TorchDistributor在多节点训练中显示出良好的性能，增加GPU数量可以减少训练时间，但效果递减。
➡️
