Для обучения моделей transformers на нескольких GPU можно использовать параллельное обучение. Вот некоторые шаги, которые вы можете выполнить для этого:
1. Разделите батч данных на подбатчи, которые будут обрабатываться разными GPU.
2. Создайте несколько инстансов модели на каждом GPU с использованием `torch.nn.DataParallel`.
3. Выполните пересчеты градиентов на каждом GPU и суммируйте результаты для обновления параметров модели.
Пример кода для обучения модели GPT-2 на двух видеокартах A6000 с использованием параллельного обучения:
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel
# Инициализируем модель
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# Переносим модель на две видеокарты
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])
# Определяем функцию потерь и оптимизатор
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# Пример цикла обучения
for input_data, labels in train_data_loader:
output = model(input_data)
loss = criterion(output, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
Хотя этот метод может быть эффективен для обучения на нескольких GPU, использование библиотеки deepspeed также может ускорить обучение модели GPT-2 или других моделей transformers. Deepspeed предоставляет оптимизированный код для обучения таких моделей на распределенных системах с несколькими GPU. Он автоматически обрабатывает параллелизацию модели, планирование расписания обновлений и другие оптимизации для ускорения обучения.
Таким образом, использование deepspeed может быть полезным, особенно при обучении крупных моделей transformers на нескольких GPU.