使用GPU弹性云主机训练ViT模型 本文为您介绍如何在GPU云主机上进行ViT模型训练,完成CV领域中图像分类任务。 背景信息 ViT全称Vision Transformer,该模型是在2020年由 Alexey Dosovitskiy 等人提出,将Transformer应用在图像分类的模型,虽然不是第一次将Transformer应用在视觉任务,但模型结构效果好,可扩展性强,成为了Transformer在CV领域应用的里程碑。模型示意图如下: 实例环境如下表所示。 实例类型 pi2.2xlarge.4 所在地域 上海7 系统盘 40GB 数据盘 10GB 操作系统 Ubuntu 18.04.5 LTS 公网弹性IP带宽 5Mbps 操作步骤 1. 配置PyTorch开发环境。 a. 安装NVIDIA GPU驱动、CUDA和CUDNN组件。 执行以下命令,安装NVIDIA显卡驱动。 apt install tar gcc g++ make buildessential chmod +x NVIDIALinuxx8664515.65.01.run ./NVIDIALinuxx8664515.65.01.run noopenglfiles 安装完成后执行nvidiasmi命令,查看是否安装成功。 ./cuda11.7.0515.43.04linux.run tar xJvf cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive.tar.xz cd cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive sudo cp include/ /usr/local/cuda11.7/include/ sudo cp lib/ /usr/local/cuda11.7/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/include/cudnn sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/lib64/libcudnn b. 配置conda环境。 依次执行以下命令,配置conda 环境。 wget c chmod +x Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh ./Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh c. 编辑~/.condarc 文件,加入下图配置信息,将 conda 的软件源替换为清华源。 channels: defaults showchannelurls: true defaultchannels: customchannels: condaforge: msys2: bioconda: menpo: pytorch: pytorchlts: simpleitk: deepmodeling: 详情请参见:清华大学开源软件镜像站 执行conda info,确认软件源已替换。 d. 执行以下命令替换pip源为清华源。 pip config set global.indexurl e. 安装Pytorch组件。 执行以下命令,安装 PyTorch。 pip install torch1.13.1+cu117 torchvision0.14.1+cu117 torchaudio0.13.1 extraindexurl 依次执行以下命令,查看PyTorch 是否安装成功。 2. 实验数据。 CIFAR10(Canadian Institute for Advanced Research10)是一个常用的计算机视觉数据集,用于图像分类任务。它由60000个32x32彩色图像组成,这些图像均来自于10个不同的类别,每个类别包含6000个图像。数据集被分为两个部分:训练集和测试集,其中训练集包含50000个图像,测试集包含10000个图像。CIFAR10数据集中的图像涵盖了广泛的对象类别,包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个图像都有一个标签,表示它所属的类别。这个数据集被广泛用于计算机视觉领域的算法开发、模型训练和性能评估。 3. 使用ColossalAIExamples模型训练。 本文在分布式训练框架 ColossalAI 的基础上进行模型训练和开发。ColossalAI 提供了一组便捷的接口,通过这组接口能方便地实现数据并行、模型并行、流水线并行或者混合并行。 a. 安装ColossalAI和其他组件。 pip install colossalai timm titans b. ViT示例模型训练。 git clone cd ColossalAIExamples/image/visiontransformer/dataparallel 由于单卡T4显存有限,修改config.py文件,将BATCHSIZE设置为32。执行以下命令启动训练: colossalai run nprocpernode 1 trainwithcifar10.py config config.py 模型运行过程如下图所示: