ColossalAI 分布式训练 ResNet-18 于 CIFAR-10从 torch DDP、混合精度到 Low Level ZeRO 的完整实战【免费下载链接】ColossalAIMaking large AI models cheaper, faster and more accessible项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ColossalAI本指南基于 ColossalAI 官方示例 examples/images/resnet 展开讲解如何使用一套几乎无需改动训练逻辑的脚本通过 ColossalAI Booster 在 CIFAR-10 上从头训练 ResNet-18并一键切换torch_ddp、torch_ddp_fp16、low_level_zero与gemini四种分布式/优化插件。读完本文你将掌握示例提供的训练参数与断点恢复机制、运行与评估命令、各插件背后的源码调用关系以及如何在多卡环境下保持模型精度的完整实验方法。示例概览与文件结构该示例位于仓库 examples/images/resnet 目录共包含五个文件train.py主训练脚本负责分布式环境初始化、数据集构建、模型/优化器创建并借助 Booster 完成多插件训练。eval.py独立的单机评估脚本加载某个 epoch 保存的模型权重并计算 CIFAR-10 测试集准确率。requirements.txt运行依赖清单包含colossalai、torch、torchvision、tqdm与pytest。test_ci.shCI 冒烟测试脚本模板内部以注释形式给出了“不同插件 × 目标精度 0.84”的验证意图。README.md本文所述的官方使用说明。示例的训练逻辑对 torchvision 用户而言非常直观数据集采用torchvision.datasets.CIFAR10模型采用torchvision.models.resnet18(num_classes10)损失函数为交叉熵优化器则是 ColossalAI 封装的HybridAdam。分布式训练能力并非通过改写模型实现而是由 Booster 这一统一入口在启动阶段注入这正是理解该示例的关键。环境准备与依赖安装在运行任何训练/评估脚本前需要先完成依赖安装pip install -r examples/images/resnet/requirements.txt需求文件内容即colossalai torch torchvision tqdm pytest其中colossalai是本仓库主包对应仓库根目录的 setup.py安装时应从仓库根目录执行pip install .或直接使用已安装的发行版本pytest主要用于 CI 场景而非训练本身。CIFAR-10 数据集无需手动下载训练脚本会在首次运行时自动下载下载根目录可通过环境变量DATA指定默认落在./data详见 train.py 的data_path os.environ.get(DATA, ./data)。CI 脚本 test_ci.sh 中即通过export DATA/data/scratch/cifar-10来指定数据集缓存位置。训练脚本命令行参数详解示例同时提供训练与评估两套参数体系这里结合 train.py 与 eval.py 的 argparse 定义逐项说明。训练参数train.py参数全称类型默认值说明-p--pluginstrtorch_ddp使用的分布式/优化插件可选值为torch_ddp、torch_ddp_fp16、low_level_zero、gemini-r--resumeint-1从第几个 epoch 的断点恢复训练-1表示不恢复-c--checkpointstr./checkpoint保存 checkpoint 的目录-i--intervalint5每隔多少个 epoch 保存一次 checkpoint设为0则完全不保存--target_acc-floatNone目标测试精度训练结束时若未达到则抛异常供 CI 回归使用几点值得注意的细节-p的可选值来源于 train.py 的choices列表README 表格只列出前三种但源码层面gemini亦在合法范围内并带有一条FIXME(ver217): gemini is not supported resnet now的注释说明 Gemini 路径仍处于实验性阶段。-r的取值直接对应 checkpoint 文件名的 epoch 编号。例如-r 40会加载model_40.pth、optimizer_40.pth、lr_scheduler_40.pth三个文件见下文“断点保存与恢复”小节。--target_acc配合脚本末尾的assert accuracy args.target_acctrain.py使用是 CI 自动化验证精度的关键开关。评估参数eval.py参数全称默认值说明-e--epoch80选择评估哪个 epoch 保存的模型权重-c--checkpoint./checkpointcheckpoint 所在目录评估脚本为单进程单卡设计它加载{checkpoint}/model_{epoch}.pth到 CUDA 设备以 batch size 128 遍历测试集最终打印形如Accuracy of the model on the test images: xx.xx %的结果eval.py。因此训练阶段为分布式保存的模型权重每卡保存全量模型权重可在训练完成后由任意单机脚本独立评估。三步完成分布式训练官方推荐通过 ColossalAI 自带的colossalai run启动器拉起多进程。目录不存在时会由脚本自动创建Path(args.checkpoint).mkdir(parentsTrue, exist_okTrue)。1. 以 torch DDP FP32 训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-fp32默认插件即torch_ddp对应代码中TorchDDPPlugin()的实例化仅做数据并行包装保持 FP32 精度基线。学习率会随进程数线性放大见下文源码解读。2. 以 torch DDP FP16 混合精度训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-fp16 -p torch_ddp_fp16选择该插件时train.py 会向 Booster 传入mixed_precisionfp16由 Booster 内部的混合精度工具对应仓库 colossalai/booster/mixed_precision 子模块接管前向/反向与梯度缩放从而在几乎不损失精度的前提下显著降低显存与带宽压力。3. 以 Low Level ZeRO 训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-low_level_zero -p low_level_zero该路径实例化LowLevelZeroPlugin(initial_scale2**5)train.py。initial_scale2**5是 FP16 动态损失缩放因子的初值此插件对应仓库 colossalai/booster/plugin/low_level_zero_plugin.py 的实现在不修改模型定义的前提下完成优化器状态的分片与通信是比纯 DDP 更省显存的替代方案。启动器与运行时初始化链路上述命令最终都会让 train.py 执行colossalai.launch_from_torch()与DistCoordinator()。launch_from_torch定义于 colossalai/initialize.py它从 PyTorch 启动器写入的环境变量RANK、LOCAL_RANK、WORLD_SIZE、MASTER_ADDR、MASTER_PORT中读取进程拓扑信息并完成通信后端初始化因而colossalai run与标准的torchrun语义保持一致。训练完成后执行评估模型经过 80 个 epoch 训练后每个-i指定间隔都会留下权重快照。针对上述三套训练分别执行# 评估 FP32 训练结果 python eval.py -c ./ckpt-fp32 -e 80 # 评估 FP16 混合精度训练结果 python eval.py -c ./ckpt-fp16 -e 80 # 评估 low level zero 训练结果 python eval.py -c ./ckpt-low_level_zero -e 80注意评估脚本默认参数-e 80正好对应用满 80 个 epoch 的最终权重若只训练了 40 个 epoch 或希望评测中间快照把-e改成对应 epoch 编号即可。预期精度表现与基线说明README 给出了在多卡训练下可复现的精度参考值以 ResNet-18 为模型ModelSingle-GPU Baseline FP32Booster DDP FP32Booster DDP FP16Booster Low Level ZeroBooster GeminiResNet-1885.85%84.91%85.46%84.50%84.60%几点事实澄清与注意单卡 FP32 基线 85.85% 是 README 声明值其来源为将 PyTorch 官方教程《CNN ResNet for CIFAR-10》脚本改造为使用torchvision.models.resnet18后的结果README 底部 Note 明确注明此出处。三种 Booster 方案FP32 DDP、FP16 DDP、Low Level Zero的测试集精度均落在 84%~86% 区间与单卡基线差异在 1 个百分点以内说明分布式/混合精度/ZeRO 优化并不会显著牺牲模型收敛质量。表格中 Gemini 一行对应精度 84.60%但正如前文所述train.py 中存在 “gemini is not supported resnet now” 的 FIXME 注释——该插件路径当前视为实验性支持复现时请以实际运行输出为准切勿将表格数值当作绝对承诺。源码级纵深脚本内部的关键设计为帮助读者真正理解这套“零侵入式”分布式训练是如何做到的这里沿 train.py 的执行顺序拆解五个内部要点。1. 学习率的线性缩放# update the learning rate with linear scaling # old_gpu_num / old_lr new_gpu_num / new_lr global LEARNING_RATE LEARNING_RATE * coordinator.world_size基线学习率 1e-3 按 GPU 数量线性放大train.py这是多卡同步 SGD 场景下保证“等效批次大小不变、收敛行为不变”的常用经验法则coordinator.world_size来自DistCoordinator其底层即torch.distributed.get_world_size()。2. 数据加载由插件接管train_dataloader plugin.prepare_dataloader(train_dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue, drop_lastTrue) test_dataloader plugin.prepare_dataloader(test_dataset, batch_sizebatch_size, shuffleFalse, drop_lastFalse)build_dataloader中训练集使用Pad(4) RandomHorizontalFlip RandomCrop(32)增强batch size 100测试集仅做ToTensor()。分布式的数据分片shuffle/sampler被封装进各插件的prepare_dataloader因此业务代码无需自行构造DistributedSampler。数据集下载被包在coordinator.priority_execution()上下文里保证多进程同时就绪、仅主进程执行下载等易冲突操作。3. 插件选择与 Booster 组装if args.plugin.startswith(torch_ddp): plugin TorchDDPPlugin() elif args.plugin gemini: plugin GeminiPlugin(initial_scale2**5) elif args.plugin low_level_zero: plugin LowLevelZeroPlugin(initial_scale2**5) booster Booster(pluginplugin, **booster_kwargs)在 torch DDP 分支中FP16 由mixed_precisionfp16这个独立维度开启而torch_ddp与torch_ddp_fp16共用同一TorchDDPPlugin——这种“并行策略插件 × 混合精度开关”正交组合的设计贯穿整个 ColossalAI 新 Booster API。4. 优化器与学习率调度优化器为HybridAdam从 colossalai.nn.optimizer 导入支持与 ZeRO/Gemini 的分布式优化器状态协作。调度器为MultiStepLR(optimizer, milestones[20, 40, 60, 80], gamma1/3)train.py即在第 20/40/60/80 epoch 学习率降至原来的 1/3这也是 CIFAR-10 图像分类任务中的经典阶梯式衰减配置。booster.boost(model, optimizer, criterioncriterion, lr_schedulerlr_scheduler)统一返回被“增强”后的四件套后续代码对返回值的使用方式与普通 PyTorch 训练完全一致。5. 断点保存与恢复断点保存与恢复完全围绕 Booster 的四个接口展开# 恢复epoch args.resume booster.load_model(model, f{args.checkpoint}/model_{args.resume}.pth) booster.load_optimizer(optimizer, f{args.checkpoint}/optimizer_{args.resume}.pth) booster.load_lr_scheduler(lr_scheduler, f{args.checkpoint}/lr_scheduler_{args.resume}.pth) # 保存(epoch1) % args.interval 0 booster.save_model(model, f{args.checkpoint}/model_{epoch 1}.pth) booster.save_optimizer(optimizer, f{args.checkpoint}/optimizer_{epoch 1}.pth) booster.save_lr_scheduler(lr_scheduler, f{args.checkpoint}/lr_scheduler_{epoch 1}.pth)恢复成功后start_epoch args.resume训练循环从断点 epoch 无缝继续。该示例分开保存模型/优化器/调度器三份状态而非打包为一个文件——正因如此独立的 eval.py 只需读取model_{epoch}.pth即可完成单机评估。模型与优化器状态的分布式保存/加载逻辑由 colossalai/checkpoint_io 子模块承载。与仓库内姊妹示例的横向参照在 examples/tutorial/new_api/cifar_resnet 下存在一份内容几乎相同的教程示例README 与 train.py 高度同源仅精度表少列 Gemini、命令行缺少gemini选项。若希望横向对比不同写法或查阅另一份文档化说明可前往该目录阅读。两者共同展示了 ColossalAI 示例库中“图像模型 CIFAR 级数据 数据并行/ZeRO”的标准样板可视为同一套 API 在不同示例目录中的复现。小结从本示例可以提炼出可直接复用到其他 CV 任务的三步法其一用colossalai.launch_from_torch() DistCoordinator完成进程初始化其二仅靠-p参数在torch_ddp/torch_ddp_fp16/low_level_zero/gemini间切换而无需改动任何模型与训练循环代码其三借助-i周期性保存的 checkpoint用 eval.py 在任意时刻对某一 epoch 的权重做独立评估。在 2 卡环境下上述三种主流方案的 CIFAR-10 测试精度均能稳定复现在 84%~86% 区间验证了 ColossalAI Booster 在分布式扩展与精度保持之间取得了良好平衡。复现提示精度表中的数值基于 README 给定的 ResNet-18 与 CIFAR-10 默认配置实际结果会受随机种子、GPU 数量影响线性缩放后的学习率与框架版本影响如需自动化回归可将 CI 中用到的--target_acc 0.84附加到训练命令之后作为精度门槛。【免费下载链接】ColossalAIMaking large AI models cheaper, faster and more accessible项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ColossalAI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ColossalAI 分布式训练 ResNet-18 于 CIFAR-10：从 torch DDP、混合精度到 Low Level ZeRO 的完整实战
ColossalAI 分布式训练 ResNet-18 于 CIFAR-10从 torch DDP、混合精度到 Low Level ZeRO 的完整实战【免费下载链接】ColossalAIMaking large AI models cheaper, faster and more accessible项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ColossalAI本指南基于 ColossalAI 官方示例 examples/images/resnet 展开讲解如何使用一套几乎无需改动训练逻辑的脚本通过 ColossalAI Booster 在 CIFAR-10 上从头训练 ResNet-18并一键切换torch_ddp、torch_ddp_fp16、low_level_zero与gemini四种分布式/优化插件。读完本文你将掌握示例提供的训练参数与断点恢复机制、运行与评估命令、各插件背后的源码调用关系以及如何在多卡环境下保持模型精度的完整实验方法。示例概览与文件结构该示例位于仓库 examples/images/resnet 目录共包含五个文件train.py主训练脚本负责分布式环境初始化、数据集构建、模型/优化器创建并借助 Booster 完成多插件训练。eval.py独立的单机评估脚本加载某个 epoch 保存的模型权重并计算 CIFAR-10 测试集准确率。requirements.txt运行依赖清单包含colossalai、torch、torchvision、tqdm与pytest。test_ci.shCI 冒烟测试脚本模板内部以注释形式给出了“不同插件 × 目标精度 0.84”的验证意图。README.md本文所述的官方使用说明。示例的训练逻辑对 torchvision 用户而言非常直观数据集采用torchvision.datasets.CIFAR10模型采用torchvision.models.resnet18(num_classes10)损失函数为交叉熵优化器则是 ColossalAI 封装的HybridAdam。分布式训练能力并非通过改写模型实现而是由 Booster 这一统一入口在启动阶段注入这正是理解该示例的关键。环境准备与依赖安装在运行任何训练/评估脚本前需要先完成依赖安装pip install -r examples/images/resnet/requirements.txt需求文件内容即colossalai torch torchvision tqdm pytest其中colossalai是本仓库主包对应仓库根目录的 setup.py安装时应从仓库根目录执行pip install .或直接使用已安装的发行版本pytest主要用于 CI 场景而非训练本身。CIFAR-10 数据集无需手动下载训练脚本会在首次运行时自动下载下载根目录可通过环境变量DATA指定默认落在./data详见 train.py 的data_path os.environ.get(DATA, ./data)。CI 脚本 test_ci.sh 中即通过export DATA/data/scratch/cifar-10来指定数据集缓存位置。训练脚本命令行参数详解示例同时提供训练与评估两套参数体系这里结合 train.py 与 eval.py 的 argparse 定义逐项说明。训练参数train.py参数全称类型默认值说明-p--pluginstrtorch_ddp使用的分布式/优化插件可选值为torch_ddp、torch_ddp_fp16、low_level_zero、gemini-r--resumeint-1从第几个 epoch 的断点恢复训练-1表示不恢复-c--checkpointstr./checkpoint保存 checkpoint 的目录-i--intervalint5每隔多少个 epoch 保存一次 checkpoint设为0则完全不保存--target_acc-floatNone目标测试精度训练结束时若未达到则抛异常供 CI 回归使用几点值得注意的细节-p的可选值来源于 train.py 的choices列表README 表格只列出前三种但源码层面gemini亦在合法范围内并带有一条FIXME(ver217): gemini is not supported resnet now的注释说明 Gemini 路径仍处于实验性阶段。-r的取值直接对应 checkpoint 文件名的 epoch 编号。例如-r 40会加载model_40.pth、optimizer_40.pth、lr_scheduler_40.pth三个文件见下文“断点保存与恢复”小节。--target_acc配合脚本末尾的assert accuracy args.target_acctrain.py使用是 CI 自动化验证精度的关键开关。评估参数eval.py参数全称默认值说明-e--epoch80选择评估哪个 epoch 保存的模型权重-c--checkpoint./checkpointcheckpoint 所在目录评估脚本为单进程单卡设计它加载{checkpoint}/model_{epoch}.pth到 CUDA 设备以 batch size 128 遍历测试集最终打印形如Accuracy of the model on the test images: xx.xx %的结果eval.py。因此训练阶段为分布式保存的模型权重每卡保存全量模型权重可在训练完成后由任意单机脚本独立评估。三步完成分布式训练官方推荐通过 ColossalAI 自带的colossalai run启动器拉起多进程。目录不存在时会由脚本自动创建Path(args.checkpoint).mkdir(parentsTrue, exist_okTrue)。1. 以 torch DDP FP32 训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-fp32默认插件即torch_ddp对应代码中TorchDDPPlugin()的实例化仅做数据并行包装保持 FP32 精度基线。学习率会随进程数线性放大见下文源码解读。2. 以 torch DDP FP16 混合精度训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-fp16 -p torch_ddp_fp16选择该插件时train.py 会向 Booster 传入mixed_precisionfp16由 Booster 内部的混合精度工具对应仓库 colossalai/booster/mixed_precision 子模块接管前向/反向与梯度缩放从而在几乎不损失精度的前提下显著降低显存与带宽压力。3. 以 Low Level ZeRO 训练colossalai run --nproc_per_node 2 train.py -c ./ckpt-low_level_zero -p low_level_zero该路径实例化LowLevelZeroPlugin(initial_scale2**5)train.py。initial_scale2**5是 FP16 动态损失缩放因子的初值此插件对应仓库 colossalai/booster/plugin/low_level_zero_plugin.py 的实现在不修改模型定义的前提下完成优化器状态的分片与通信是比纯 DDP 更省显存的替代方案。启动器与运行时初始化链路上述命令最终都会让 train.py 执行colossalai.launch_from_torch()与DistCoordinator()。launch_from_torch定义于 colossalai/initialize.py它从 PyTorch 启动器写入的环境变量RANK、LOCAL_RANK、WORLD_SIZE、MASTER_ADDR、MASTER_PORT中读取进程拓扑信息并完成通信后端初始化因而colossalai run与标准的torchrun语义保持一致。训练完成后执行评估模型经过 80 个 epoch 训练后每个-i指定间隔都会留下权重快照。针对上述三套训练分别执行# 评估 FP32 训练结果 python eval.py -c ./ckpt-fp32 -e 80 # 评估 FP16 混合精度训练结果 python eval.py -c ./ckpt-fp16 -e 80 # 评估 low level zero 训练结果 python eval.py -c ./ckpt-low_level_zero -e 80注意评估脚本默认参数-e 80正好对应用满 80 个 epoch 的最终权重若只训练了 40 个 epoch 或希望评测中间快照把-e改成对应 epoch 编号即可。预期精度表现与基线说明README 给出了在多卡训练下可复现的精度参考值以 ResNet-18 为模型ModelSingle-GPU Baseline FP32Booster DDP FP32Booster DDP FP16Booster Low Level ZeroBooster GeminiResNet-1885.85%84.91%85.46%84.50%84.60%几点事实澄清与注意单卡 FP32 基线 85.85% 是 README 声明值其来源为将 PyTorch 官方教程《CNN ResNet for CIFAR-10》脚本改造为使用torchvision.models.resnet18后的结果README 底部 Note 明确注明此出处。三种 Booster 方案FP32 DDP、FP16 DDP、Low Level Zero的测试集精度均落在 84%~86% 区间与单卡基线差异在 1 个百分点以内说明分布式/混合精度/ZeRO 优化并不会显著牺牲模型收敛质量。表格中 Gemini 一行对应精度 84.60%但正如前文所述train.py 中存在 “gemini is not supported resnet now” 的 FIXME 注释——该插件路径当前视为实验性支持复现时请以实际运行输出为准切勿将表格数值当作绝对承诺。源码级纵深脚本内部的关键设计为帮助读者真正理解这套“零侵入式”分布式训练是如何做到的这里沿 train.py 的执行顺序拆解五个内部要点。1. 学习率的线性缩放# update the learning rate with linear scaling # old_gpu_num / old_lr new_gpu_num / new_lr global LEARNING_RATE LEARNING_RATE * coordinator.world_size基线学习率 1e-3 按 GPU 数量线性放大train.py这是多卡同步 SGD 场景下保证“等效批次大小不变、收敛行为不变”的常用经验法则coordinator.world_size来自DistCoordinator其底层即torch.distributed.get_world_size()。2. 数据加载由插件接管train_dataloader plugin.prepare_dataloader(train_dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue, drop_lastTrue) test_dataloader plugin.prepare_dataloader(test_dataset, batch_sizebatch_size, shuffleFalse, drop_lastFalse)build_dataloader中训练集使用Pad(4) RandomHorizontalFlip RandomCrop(32)增强batch size 100测试集仅做ToTensor()。分布式的数据分片shuffle/sampler被封装进各插件的prepare_dataloader因此业务代码无需自行构造DistributedSampler。数据集下载被包在coordinator.priority_execution()上下文里保证多进程同时就绪、仅主进程执行下载等易冲突操作。3. 插件选择与 Booster 组装if args.plugin.startswith(torch_ddp): plugin TorchDDPPlugin() elif args.plugin gemini: plugin GeminiPlugin(initial_scale2**5) elif args.plugin low_level_zero: plugin LowLevelZeroPlugin(initial_scale2**5) booster Booster(pluginplugin, **booster_kwargs)在 torch DDP 分支中FP16 由mixed_precisionfp16这个独立维度开启而torch_ddp与torch_ddp_fp16共用同一TorchDDPPlugin——这种“并行策略插件 × 混合精度开关”正交组合的设计贯穿整个 ColossalAI 新 Booster API。4. 优化器与学习率调度优化器为HybridAdam从 colossalai.nn.optimizer 导入支持与 ZeRO/Gemini 的分布式优化器状态协作。调度器为MultiStepLR(optimizer, milestones[20, 40, 60, 80], gamma1/3)train.py即在第 20/40/60/80 epoch 学习率降至原来的 1/3这也是 CIFAR-10 图像分类任务中的经典阶梯式衰减配置。booster.boost(model, optimizer, criterioncriterion, lr_schedulerlr_scheduler)统一返回被“增强”后的四件套后续代码对返回值的使用方式与普通 PyTorch 训练完全一致。5. 断点保存与恢复断点保存与恢复完全围绕 Booster 的四个接口展开# 恢复epoch args.resume booster.load_model(model, f{args.checkpoint}/model_{args.resume}.pth) booster.load_optimizer(optimizer, f{args.checkpoint}/optimizer_{args.resume}.pth) booster.load_lr_scheduler(lr_scheduler, f{args.checkpoint}/lr_scheduler_{args.resume}.pth) # 保存(epoch1) % args.interval 0 booster.save_model(model, f{args.checkpoint}/model_{epoch 1}.pth) booster.save_optimizer(optimizer, f{args.checkpoint}/optimizer_{epoch 1}.pth) booster.save_lr_scheduler(lr_scheduler, f{args.checkpoint}/lr_scheduler_{epoch 1}.pth)恢复成功后start_epoch args.resume训练循环从断点 epoch 无缝继续。该示例分开保存模型/优化器/调度器三份状态而非打包为一个文件——正因如此独立的 eval.py 只需读取model_{epoch}.pth即可完成单机评估。模型与优化器状态的分布式保存/加载逻辑由 colossalai/checkpoint_io 子模块承载。与仓库内姊妹示例的横向参照在 examples/tutorial/new_api/cifar_resnet 下存在一份内容几乎相同的教程示例README 与 train.py 高度同源仅精度表少列 Gemini、命令行缺少gemini选项。若希望横向对比不同写法或查阅另一份文档化说明可前往该目录阅读。两者共同展示了 ColossalAI 示例库中“图像模型 CIFAR 级数据 数据并行/ZeRO”的标准样板可视为同一套 API 在不同示例目录中的复现。小结从本示例可以提炼出可直接复用到其他 CV 任务的三步法其一用colossalai.launch_from_torch() DistCoordinator完成进程初始化其二仅靠-p参数在torch_ddp/torch_ddp_fp16/low_level_zero/gemini间切换而无需改动任何模型与训练循环代码其三借助-i周期性保存的 checkpoint用 eval.py 在任意时刻对某一 epoch 的权重做独立评估。在 2 卡环境下上述三种主流方案的 CIFAR-10 测试精度均能稳定复现在 84%~86% 区间验证了 ColossalAI Booster 在分布式扩展与精度保持之间取得了良好平衡。复现提示精度表中的数值基于 README 给定的 ResNet-18 与 CIFAR-10 默认配置实际结果会受随机种子、GPU 数量影响线性缩放后的学习率与框架版本影响如需自动化回归可将 CI 中用到的--target_acc 0.84附加到训练命令之后作为精度门槛。【免费下载链接】ColossalAIMaking large AI models cheaper, faster and more accessible项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ColossalAI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考