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Accelerator による自動デバイス配置

大規模なデータセットで会話 AI モデルを学習させるために、モデルを GPU に移動することにしました。自動デバイス配置には Accelerator を活用します。この演習は実際には CPU 上で実行されますが、GPU で実行する場合もコードは同じです。

BERT ベースのモデルが model としてあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

PyTorch による効率的な AI モデルトレーニング

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演習の手順

  • 適切なクラスをインスタンス化して、accelerator オブジェクトを宣言しましょう。
  • accelerator オブジェクトを使って、GPU での分散学習用にモデルを準備しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

from accelerate import Accelerator

# Declare an accelerator object
accelerator = ____()

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

print(accelerator.device)
コードを編集して実行