PytorchトレーニングスクリプトをColossal AI分散トレーニングライブラリの使用に変換するには、次の手順に従うことができます。

PIPを実行してColossal AIライブラリをインストールして、端末にColossal-AIコマンドをインストールします。

スクリプトの先頭にこの行を追加することにより、トレーニングスクリプトにColossal AIライブラリをインポートします。

Colossalaiをインポートします
Colossal AIをインポートした後、これらの線を追加して、巨大なAIエンジンとトレーナーを初期化します。
エンジン= colossalai.engine（）
トレーナー= colossalai.trainer（エンジン=エンジン）
トレーナーを初期化した後、この行を追加することにより、PytorchのDataParallelをColossal AIの分配Datapar Allelに置き換えます。
trainer.model = colossalai.nn.distributeddataparallel（trainer.model）
Pytorchが提供する分散ランチャーを使用して、ステップ2でLaunch_from_torchを使用してスクリプトを呼び出して、分配トレーニングを開始します。<num_gpus>をマシンで利用可能なGPUの数を置き換える必要があります。1 GPUのみを使用する場合は、この数値は1になります。
torch.distributed.launch -nproc_per_node = <num_gpus> train.py
To convert your PyTorch training script into using the Colossal Ai distributed training library, you can follow these steps:

Install Colossal Ai library by running pip install colossal-ai command in your terminal.

Import Colossal Ai library in your training script by adding this line at the beginning of your script:

import colossalai
Initialize Colossal Ai engine and trainer by adding these lines after importing Colossal Ai:
engine = colossalai.Engine()
trainer = colossalai.Trainer(engine=engine)
Replace PyTorch’s DataParallel with Colossal Ai’s DistributedDataParallel by adding this line after initializing trainer:
trainer.model = colossalai.nn.DistributedDataParallel(trainer.model)
Start distributed training by invoking the scripts using the distributed launcher provided by PyTorch as we used launch_from_torch in Step 2. You need to replace <num_gpus> with the number of GPUs available on your machine. This number can be 1 if you only want to use 1 GPU.
torch.distributed.launch --nproc_per_node=<num_gpus> train.py