怎么做外贸企业网站,微网站 微信,比百度强大的搜索引擎,适合权重小的网站做的专题在分布式训练中进行提前停止时#xff0c;如果每个进程都有特定的停止条件#xff08;例如验证损失#xff09;#xff0c;这可能不会在所有进程中同步。 因此#xff0c;可能在进程 0 中发生中断#xff0c;而进程 1 则不会——这将导致代码无限期挂起#xff0c;直…在分布式训练中进行提前停止时如果每个进程都有特定的停止条件例如验证损失这可能不会在所有进程中同步。 因此可能在进程 0 中发生中断而进程 1 则不会——这将导致代码无限期挂起直到发生超时。——使用set_breakpoint和check_breakpoint来确保进程正确结束 假设 should_do_breakpoint 是一个自定义定义的函数返回一个条件
而该条件可能只在进程 1 上为真if should_do_breakpoint(loss):accelerator.set_breakpoint()# 在训练脚本后期需要检查断点时
if accelerator.check_breakpoint():break这样只有进程1上也early stop之后才会结束accelerate的分布式训练 判断是否在主进程if accelerator.is_main_process
