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Placement automatique sur l’appareil avec Accelerator

Votre modèle d’IA conversationnelle doit s’entraîner sur un jeu de données massif ; vous avez donc décidé de déplacer le modèle sur un GPU. Vous utilisez Accelerator pour le placement automatique sur l’appareil. Notez que cet exercice s’exécute en réalité sur le CPU, mais le code est identique pour une exécution sur GPU.

Un modèle basé sur BERT a été préchargé sous le nom model.

Cet exercice fait partie du cours

Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch

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Instructions

  • Déclarez un objet accelerator en instanciant la classe appropriée.
  • Utilisez l’objet accelerator pour préparer le modèle à l’entraînement distribué avec GPU.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

from accelerate import Accelerator

# Declare an accelerator object
accelerator = ____()

# Prepare the model for distributed training
model = accelerator.____(model)

print(accelerator.device)
Modifier et exécuter le code