PyTorch 단일 GPU 학습 코드를 torch.distributed, Accelerate, Trainer API 세 단계로 단계적으로 분산 학습으로 전환하는 방법
From PyTorch DDP to Accelerate to Trainer, mastery of distributed training with ease
Hugging Face가 PyTorch의 meta device와 동적 가중치 로딩으로 176억 개 파라미터 모델을 Colab 무료 인스턴스에서 실행 가능하게 구현
How 🤗 Accelerate runs very large models thanks to PyTorch
HuggingFace가 DeepSpeed와 Accelerate를 활용해 176B 파라미터 BLOOM 모델의 토큰 생성 처리량을 0.69msec/토큰까지 단축
Incredibly Fast BLOOM Inference with DeepSpeed and Accelerate
Hugging Face의 Accelerate 라이브러리에 DeepSpeed ZeRO를 통합해 코드 변경 없이 배치 크기 8에서 40으로 5배 확대 및 학습 시간 3.5배 단축
Accelerate Large Model Training using DeepSpeed
Hugging Face가 Accelerate 라이브러리로 PyTorch 훈련 스크립트에 5줄의 코드만 추가해 분산 학습 및 혼합 정밀도 지원
Introducing 🤗 Accelerate