torch多机器多卡推理大模型

本文主要是介绍torch多机器多卡推理大模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在PyTorch中，多机推理通常涉及使用DistributedDataParallel模块。以下是一个简化的例子，展示如何在多台机器上进行PyTorch模型的推理。

假设你有两台机器，IP分别为192.168.1.1和192.168.1.2，你想在第一台机器上进行模型的推理。

1. 在每台机器上设置环境变量：

export MASTER_ADDR=192.168.1.1
export MASTER_PORT=12345

2、在第一台机器（master节点）上初始化分布式进程组，并启动PyTorch进程组： 

import torch.distributed as distdist.init_process_group(backend='tcp', init_method='env://', world_size=2, rank=0)# 在这里加载你的模型和推理代码

3、在其他机器上（slave节点），设置相应的环境变量并初始化进程组，rank为1：

import torch.distributed as distdist.init_process_group(backend='tcp', init_method='env://', world_size=2, rank=1)# 在这里加载你的模型和推理代码

 4、在每台机器上&

这篇关于torch多机器多卡推理大模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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