首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用PyTorch在云TPU上训练FairSeq RoBERTa时,RPC失败,错误状态=“不可用: Socket closed”

在使用PyTorch在云TPU上训练FairSeq RoBERTa时,如果遇到RPC失败,错误状态为"不可用: Socket closed",这通常是由于网络通信问题引起的。下面是一个完善且全面的答案:

RPC(Remote Procedure Call)是一种用于实现远程过程调用的协议。在云计算中,RPC常用于不同计算节点之间的通信,以实现分布式计算任务。

错误状态"不可用: Socket closed"表示网络通信中的套接字连接被关闭,导致RPC调用失败。这可能是由于以下几个原因引起的:

  1. 网络连接问题:检查网络连接是否稳定,确保云TPU和训练服务器之间的网络通信正常。可以尝试重新建立连接或者使用其他网络环境进行训练。
  2. 防火墙设置:检查防火墙设置,确保允许云TPU和训练服务器之间的通信。如果存在防火墙规则限制,需要相应地进行配置。
  3. 资源不足:云TPU和训练服务器的资源可能不足以支持训练任务,导致连接被关闭。可以尝试调整资源配置,增加计算资源或者内存容量。

为了解决RPC失败的问题,可以采取以下措施:

  1. 检查网络连接:确保云TPU和训练服务器之间的网络连接正常,可以尝试使用其他网络环境进行训练。
  2. 检查防火墙设置:确保防火墙设置允许云TPU和训练服务器之间的通信,如果存在限制,需要相应地进行配置。
  3. 调整资源配置:如果资源不足导致连接关闭,可以尝试增加计算资源或者内存容量,以满足训练任务的需求。

在腾讯云的生态系统中,可以使用腾讯云的云计算产品来支持PyTorch在云TPU上训练FairSeq RoBERTa。以下是一些相关产品和介绍链接:

  1. 腾讯云计算产品:腾讯云提供了丰富的云计算产品,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以满足各种计算需求。具体产品介绍和链接可以参考腾讯云官方网站。
  2. 腾讯云人工智能平台(AI Lab):腾讯云的AI Lab提供了丰富的人工智能服务和工具,包括机器学习平台、自然语言处理、图像识别等。可以使用AI Lab提供的工具和服务来支持FairSeq RoBERTa的训练和部署。

请注意,本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,如有需要,可以参考腾讯云的相关产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

重回榜首的BERT改进版开源了,千块V100、160GB纯文本的大模型

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf GitHub 地址:https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples...但研究者并没有具体说 RoBERTa 使用了多少张 V100 GPU 训练了多长时间,我们只能了解到他们训练 Large 模型用 1024 块 V100 训练了一天,这样以谷歌的价格来算需要 6.094...因为 XLNet 的 TPU 训练价格也是 6 万美元,而且直观用 GPU 训练会比 TPU 贵,所以我们根据上面的描述猜测 6.094 万美元是 BOOKCORPUS 加 WIKIPEDIA 数据集训练的成本...并确认使用更多数据进行预训练可以进一步提升模型在下游任务的性能; 训练方面的改进证明,正确的设计选择下,掩码语言模型预训练的性能堪比其他近期方法。...Facebook 研究者将该策略与动态掩码进行比较,动态掩码即,每次向模型输入一个序列都会生成掩码模式。训练进行更多步或使用更大的数据集,这点变得尤其重要。 ?

51020
  • 重回榜首的BERT改进版开源了,千块V100、160GB纯文本的大模型

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf GitHub 地址:https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples...但研究者并没有具体说 RoBERTa 使用了多少张 V100 GPU 训练了多长时间,我们只能了解到他们训练 Large 模型用 1024 块 V100 训练了一天,这样以谷歌的价格来算需要 6.094...因为 XLNet 的 TPU 训练价格也是 6 万美元,而且直观用 GPU 训练会比 TPU 贵,所以我们根据上面的描述猜测 6.094 万美元是 BOOKCORPUS 加 WIKIPEDIA 数据集训练的成本...并确认使用更多数据进行预训练可以进一步提升模型在下游任务的性能; 训练方面的改进证明,正确的设计选择下,掩码语言模型预训练的性能堪比其他近期方法。...Facebook 研究者将该策略与动态掩码进行比较,动态掩码即,每次向模型输入一个序列都会生成掩码模式。训练进行更多步或使用更大的数据集,这点变得尤其重要。 ?

    38450

    硬刚 Tensorflow 2.0 ,PyTorch 1.3 今日上线!

    新版 Pytorch 1.3 不仅支持安卓 IOS 移动端部署及谷歌 TPU,进一步加强了框架兼容性;还新增了更多涉及可解释性、加密、以及关于图像语音等工业方面应用;并在量化支持方面,集成了更强的训练功能...训练的 ResNet 模型应用 Captum 更多关于 Captum,请移步:https://www.captum.ai/ CrypTen 加密 ML 通过基于或机器学习即服务(MLaaS... Facebook、Google 和 Salesforce 的工程师共同努力下,新版的 PyTorch 加入对了 TPU 支持,包括对超级计算机 TPU Pods 的实验性支持。...阿里的集成涉及 PyTorch 1.x 的一键式解决方案,数据科学 Workshop notebook 服务,使用 Gloo/NCCL 进行的分布式训练,以及与阿里巴巴 IaaS(如 OSS、ODPS...五 Pythorch 1.3 意义及未来计划 Facebook 首席技术官迈克•施罗普弗(Mike Schroepfer)会议开始表示,在过去两年里,Facebook 已经不再使用其前身 Torch

    96241

    硬刚 Tensorflow 2.0 ,PyTorch 1.3 今日上线!

    新版 Pytorch 1.3 不仅支持安卓 IOS 移动端部署及谷歌 TPU,进一步加强了框架兼容性;还新增了更多涉及可解释性、加密、以及关于图像语音等工业方面应用;并在量化支持方面,集成了更强的训练功能...训练的 ResNet 模型应用 Captum 更多关于 Captum,请移步:https://www.captum.ai/ CrypTen 加密 ML 通过基于或机器学习即服务(MLaaS)平台的实际应用提出了一系列安全和隐私挑战... Facebook、Google 和 Salesforce 的工程师共同努力下,新版的 PyTorch 加入对了 TPU 支持,包括对超级计算机 TPU Pods 的实验性支持。...阿里的集成涉及 PyTorch 1.x 的一键式解决方案,数据科学 Workshop notebook 服务,使用 Gloo/NCCL 进行的分布式训练,以及与阿里巴巴 IaaS(如 OSS、ODPS...五Pythorch 1.3 意义及未来计划 Facebook 首席技术官迈克•施罗普弗(Mike Schroepfer)会议开始表示,在过去两年里,Facebook 已经不再使用其前身 Torch

    78430

    RoBERTa中文预训练模型,你离中文任务的「SOTA」只差个它

    由于新闻、社区讨论、多个百科,保罗万象,覆盖数十万个主题; 训练更久:总共训练了近 20 万,总共见过近 16 亿个训练数据 (instance); Cloud TPU v3-256 训练了 24...小时,相当于 TPU v3-8(128G 显存) 需要训练一个月; 更大批次:使用了超大(8k)的批次 batch size; 调整优化器参数; 使用全词 mask(whole word mask...RoBERTa 模型规模、算力和数据,主要比 BERT 提升了以下几点: 更大的模型参数量(从 RoBERTa 论文提供的训练时间来看,模型使用 1024 块 V 100 GPU 训练了 1 天的时间...而 RoBERTa 使用了动态掩码:每次向模型输入一个序列都会生成新的掩码模式。这样,大量数据不断输入的过程中,模型会逐渐适应不同的掩码策略,学习不同的语言表征。 2....结果可以看到,RoBERTa 相比于其他预训练语言模型,多个任务实现了 SOTA。

    1.6K10

    业界 | 英伟达官方解读:Volta Tensor Core GPU实现AI性能新里程碑

    最近,fast.ai 也宣布了他们单个实例的创纪录性能表现,请参阅:http://www.fast.ai/2018/04/30/dawnbench-fastai/ 我们的结果表明: 训练 ResNet...fast.ai 团队最近分享了他们的出色结果,使用 PyTorch 远低于 90 epoch 内实现了很高的准确度。...Jeremy Howard 和 fast.ai 的研究者整合了关键的算法创新和调节技术来 ImageNet 训练 ResNet-50,单个 AWS P3 实例使用了 3 个小时——而该实例包含...相比于基于 TPU实例(训练 ResNet-50 需要接近 9 小时时间),ResNet-50 GPU 实例的运行速度可以达到其 3 倍之多。...使用我们最近发布的 DGX-2 和我们为数众多的软件堆栈提升,我们不到 1 年时间里 Fairseq 实现了 10 倍的性能提升(见图 8)。 ?

    70250

    5 年提速 500 倍,英伟达 GPU 创纪录突破与技术有哪些?

    Google 是个典型的例子——他们的研究团队创建了 TPU(张量处理单元)加速器,当利用 TPU 进行加速训练神经网络可以达到优异的性能。...一个由 8 个 Tensor Core V100 驱动的 AWS P3 实例可以不到 3 小时内完成 ResNet-50 的训练,比 TPU 实例快 3 倍。 ?...fast.ai 团队最近分享了基于英伟达硬件的优秀成果,他们使用 PyTorch 远小于 90 epoch 的训练下达到了很高的精确度。...(见图 8),训练 Fairseq 实现了 10 倍的加速。...除了加速的优异性能,GPU 的可编程性以及它在、服务器制造商和整个 AI 社群中的广泛使用,将带来下一场 AI 变革。

    37740

    干货 | 5年提速500倍,英伟达GPU创纪录突破与技术有哪些?

    Google 是个典型的例子——他们的研究团队创建了 TPU(张量处理单元)加速器,当利用 TPU 进行加速训练神经网络可以达到优异的性能。...一个由 8 个 Tensor Core V100 驱动的 AWS P3 实例可以不到 3 小时内完成 ResNet-50 的训练,比 TPU 实例快 3 倍。 ?...fast.ai 团队最近分享了基于英伟达硬件的优秀成果,他们使用 PyTorch 远小于 90 epoch 的训练下达到了很高的精确度。...(见图 8),训练 Fairseq 实现了 10 倍的加速。...除了加速的优异性能,GPU 的可编程性以及它在、服务器制造商和整个 AI 社群中的广泛使用,将带来下一场 AI 变革。

    47630

    Facebook推出RoBERTa新模型,碾压XLNet 制霸三大排行榜

    他们发布了模型和代码:https://github.com/pytorch/fairseq 接下来,新智元带来对这篇论文的详细解读: 只要训练得好,BERT可以超过所有后续方法的性能 自我训练的方法...我们发布了PyTorch中实现的模型、预训练和微调代码。 模型架构:Transformer BERT使用了现在已经十分流行的transformer架构,这里我们不会详细讨论它。...具体来说,我们认为RoBERTa第3.2节中介绍的所有五个数据集都进行了500K步的训练。 ? 表5:GLUE的结果。 所有结果均基于24层架构。...+表示依赖于额外外部训练数据的结果。RoBERTa开发和测试中仅使用了提供的SQuAD数据。...论文: https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf GitHub: https://github.com/pytorch/fairseq

    1.2K20

    双雄之争,PyTorch1.3发布,全新功能来袭

    昨天的PyTorch 开发者大会上,Facebook 重磅发布了 PyTorch 1.3,推出一系列新特性,如支持无缝模型部署到移动设备,模型量化以推理获得更好的性能以及前端改进,此外,还推出了一大波工具和库...,增加 Cloud TPU 和阿里支持等。...2019年主要顶级研究会议的论文中,多数使用的都是PyTorchPyTorch视觉和语言会议方面的优势最为明显,分别以2:1和3:1的比例超过了TensorFlow。...此外可以看到,ICLR和ICML等通用机器学习会议PyTorch也比TensorFlow更受欢迎。...开发者大会第一天,PyTorch 1.3率先公布。新的版本不仅能支持安卓iOS移动端部署,还能让用户去对手Google的Colab上调用TPU,甚至还被集成了阿里

    61761

    新一届最强预训练模型上榜,出于BERT而胜于BERT

    控制训练数据,改进的训练程序比GLUE 和SQUAD 公布的BERT 结果有所提高。经过长时间训练,该模型公共GLUE 排行榜上得分为88.5,与 Yang 等人报道的88.4 相当。...开发集RoBERTa 结果是五次运行的中位数。测试集RoBERTa 的结果是单任务模型的集合。对于RTE, STS 和MRPC,从 MNLI 模型开始,而不是基线预训练模型。...表7 :RACE 测试集的结果 RoBERT中学和高中设置都能获得最好的实验结果。 6、结论 训练BERT模型,作者会仔细评估一些设计决策。...改进的预训练程序,称之为RoBERTaGLUE,RACE和SQuAD实现了目前最好的结果,没有GLUE的多任务网络化或SQuAD的附加数据。...Github地址: https://github.com/pytorch/fairseq

    91740

    GitHub万星NLP资源大升级:实现Pytorch和TF深度互操作,集成32个最新预训练模型

    一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以TPU训练模型,然后再Pytorch测试,最后通过TensorFlow部署。...七月底刚把BERT拉回GLUE榜首的RoBERTa也几乎是第一间被整合到了pytorch-transformers库中。...所有这些架构,都已经SQuAD数据集上进行了测试,均与原始实现的性能相匹配。 在这些架构之下,一共有超过32个经过100多种语言预训练的模型。 使用起来也非常方便,只需一个API,就能调用。...到transformers 这一项目,一开始名为pytorch-pretrained-bert,1.2版本更名为pytorch-transformers,现在变为transformers。...GitHub项目中,他们也当场演示了如何用12行代码训练TensorFlow 2.0模型,然后将其放到PyTorch进行快速检测和测试: ?

    66540

    Transformers 4.37 中文文档(九)

    单节点/多 GPU 设置的并行化策略 单节点使用多个 GPU 训练模型,您选择的并行化策略可能会显著影响性能。...然而,这并不推荐,因为如果您忘记了环境变量的设置方式,最终使用错误的 GPU,会让人感到困惑。相反,通常的做法是同一命令行为特定的训练运行设置环境变量。...通过对模型参数、优化器和梯度状态进行分片,甚至它们不活动将它们卸载到 CPU ,FSDP 可以减少大规模训练的高成本。...使用 TPU VM ,您直接连接到 TPU 连接的机器,就像在 GPU VM 上进行训练一样。TPU VM 通常更容易使用,特别是处理数据管道。所有上述警告不适用于 TPU VM!...我如何在 TPU 实际训练我的模型? 一旦您的训练是 XLA 兼容的,并且(如果您正在使用 TPU 节点/Colab)您的数据集已经准备就绪,那么 TPU 运行实际非常容易!

    44310

    GitHub万星NLP资源大升级:实现Pytorch和TF深度互操作,集成32个最新预训练模型

    一方面,实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以TPU训练模型,然后再Pytorch测试,最后通过TensorFlow部署。...七月底刚把BERT拉回GLUE榜首的RoBERTa也几乎是第一间被整合到了pytorch-transformers库中。...所有这些架构,都已经SQuAD数据集上进行了测试,均与原始实现的性能相匹配。 在这些架构之下,一共有超过32个经过100多种语言预训练的模型。 使用起来也非常方便,只需一个API,就能调用。...到transformers 这一项目,一开始名为pytorch-pretrained-bert,1.2版本更名为pytorch-transformers,现在变为transformers。...GitHub项目中,他们也当场演示了如何用12行代码训练TensorFlow 2.0模型,然后将其放到PyTorch进行快速检测和测试: ?

    55730

    重回榜首!Facebook开源加强版BERT,全面超越XLNet

    Facebook也强调了RoBERTa诞生的意义: 调整BERT训练程序可以显着提高其各种NLP任务的表现,同时也表明了这种方法的竞争力。.../fairseq/tree/master/examples/roberta 亮点:RoBERTa基于BERT的改进 RoBERTa基于BERT的改进在四个方面展开,包括: 更长时间地训练模型,批量更大...RoBERTa开发和测试中使用了提供的SQuAD数据,+表示依赖于额外外部训练数据的结果,从下面两个表中,可以看到RoBERTa相比XLNet有精度上的提升,表中加粗的数字。 ?...实验中有一些有趣的观察结果: 使用几乎相同的训练配方训练相同的数据,XLNet在所有数据集以相当大的优势超越BERT。...11个基准测试中的8个中,采用10倍以上数据的收益,小于从BERT切换到XLNet的性能增益。 一些基准测试中,例如CoLA和MRPC,更多数据训练的模型性能低于较少数据训练的模型。

    68820

    Transformers 4.37 中文文档(十三)

    token (str, 可选) — 用于 hf.co 识别您的令牌。如果未设置,将使用运行huggingface-cli login生成的令牌(存储~/.huggingface中)。...代理每个请求使用。 output_loading_info(bool, 可选,默认为False) — 是否返回一个包含缺失键、意外键和错误消息的字典。...代理每个请求使用。 output_loading_info(bool, 可选, 默认为 False) — 是否返回一个包含缺失键、意外键和错误消息的字典。...代理每个请求使用。 output_loading_info(bool, 可选,默认为False)— 是否返回包含丢失键、意外键和错误消息的字典。...代理每个请求使用。 output_loading_info(bool, 可选,默认为False) — 是否还返回一个包含缺失键、意外键和错误消息的字典。

    40610
    领券