import{S as Wo,i as Qo,s as Jo,e as r,k as m,w as u,t as c,M as Ro,c as s,d as a,m as d,a as l,x as f,h as p,b as n,G as o,g as i,y as h,L as Ko,q as v,o as _,B as $,v as Vo}from"../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as ie,C as M}from"../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";function Xo(lo){let w,Oe,k,S,he,U,ba,ve,ga,De,q,wa,F,ka,Aa,He,A,C,_e,B,Ea,$e,ja,Ge,ne,Pa,Le,I,Me,b,ya,W,be,za,Sa,ge,qa,Ca,Ue,Q,Fe,E,N,we,J,Na,ke,xa,Be,x,Ta,R,Ae,Oa,Da,Ie,K,We,j,T,Ee,V,Ha,je,Ga,Qe,g,La,Pe,Ma,Ua,X,ye,Fa,Ba,Je,Y,Re,ce,Ia,Ke,Z,Ve,P,O,ze,ee,Wa,Se,Qa,Xe,pe,Ja,Ye,y,D,qe,ae,Ra,Ce,Ka,Ze,me,Va,ea,oe,aa,de,Xa,oa,te,ta,z,H,Ne,re,Ya,xe,Za,ra,G,eo,Te,ao,oo,sa,se,la,L,to,le,ro,so,ia;return U=new ie({}),B=new ie({}),I=new M({props:{code:"pip install accelerate",highlighted:"pip install accelerate"}}),Q=new M({props:{code:`from accelerate import Accelerator

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  from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

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- device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
- model.to(device)

+ train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer = accelerator.prepare(
+     train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
+ )

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      optimizer=optimizer,
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      num_training_steps=num_training_steps
  )

  progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

  model.train()
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      for batch in train_dataloader:
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      for batch in train_dataloader:
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          optimizer.zero_grad()
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de treinamento em v\xE1rias \xF3rdens de magnitude. Na Hugging Face criamos a biblioteca `),F=r("a"),ka=c("\u{1F917} Accelerate"),Aa=c(`
para ajudar os usu\xE1rios a treinar modelos \u{1F917} Transformers com qualquer configura\xE7\xE3o distribu\xEDda, seja em uma m\xE1quina
com m\xFAltiplos GPUs ou em m\xFAltiplos GPUs distribuidos entre muitas m\xE1quinas. Neste tutorial, voc\xEA ir\xE1 aprender como
personalizar seu la\xE7o de treinamento de PyTorch para poder treinar em ambientes distribu\xEDdos.`),He=m(),A=r("h2"),C=r("a"),_e=r("span"),u(B.$$.fragment),Ea=m(),$e=r("span"),ja=c("Configura\xE7\xE3o"),Ge=m(),ne=r("p"),Pa=c("De in\xEDcio, instale o \u{1F917} Accelerate:"),Le=m(),u(I.$$.fragment),Me=m(),b=r("p"),ya=c("Logo, devemos importar e criar um objeto "),W=r("a"),be=r("code"),za=c("Accelerator"),Sa=c(`.
O `),ge=r("code"),qa=c("Accelerator"),Ca=c(` detectar\xE1 autom\xE1ticamente a configura\xE7\xE3o distribu\xEDda dispon\xEDvel e inicializar\xE1 todos os
componentes necess\xE1rios para o treinamento. N\xE3o h\xE1 necessidade portanto de especificar o dispositivo onde deve colocar seu modelo.`),Ue=m(),u(Q.$$.fragment),Fe=m(),E=r("h2"),N=r("a"),we=r("span"),u(J.$$.fragment),Na=m(),ke=r("span"),xa=c("Preparando a acelera\xE7\xE3o"),Be=m(),x=r("p"),Ta=c("Passe todos os objetos relevantes ao treinamento para o m\xE9todo "),R=r("a"),Ae=r("code"),Oa=c("prepare"),Da=c(`.
Isto inclui os DataLoaders de treino e evalua\xE7\xE3o, um modelo e um otimizador:`),Ie=m(),u(K.$$.fragment),We=m(),j=r("h2"),T=r("a"),Ee=r("span"),u(V.$$.fragment),Ha=m(),je=r("span"),Ga=c("Backward"),Qe=m(),g=r("p"),La=c("Por \xFAltimo, substitua o "),Pe=r("code"),Ma=c("loss.backward()"),Ua=c(" padr\xE3o em seu la\xE7o de treinamento com o m\xE9todo "),X=r("a"),ye=r("code"),Fa=c("backward"),Ba=c(" do \u{1F917} Accelerate:"),Je=m(),u(Y.$$.fragment),Re=m(),ce=r("p"),Ia=c(`Como se poder ver no seguinte c\xF3digo, s\xF3 precisar\xE1 adicionar quatro linhas de c\xF3digo ao seu la\xE7o de treinamento
para habilitar o treinamento distribu\xEDdo!`),Ke=m(),u(Z.$$.fragment),Ve=m(),P=r("h2"),O=r("a"),ze=r("span"),u(ee.$$.fragment),Wa=m(),Se=r("span"),Qa=c("Treinamento"),Xe=m(),pe=r("p"),Ja=c("Quando tiver adicionado as linhas de c\xF3digo relevantes, inicie o treinamento por um script ou notebook como o Colab."),Ye=m(),y=r("h3"),D=r("a"),qe=r("span"),u(ae.$$.fragment),Ra=m(),Ce=r("span"),Ka=c("Treinamento em um Script"),Ze=m(),me=r("p"),Va=c("Se estiver rodando seu treinamento em um Script, execute o seguinte comando para criar e guardar um arquivo de configura\xE7\xE3o:"),ea=m(),u(oe.$$.fragment),aa=m(),de=r("p"),Xa=c("Comece o treinamento com:"),oa=m(),u(te.$$.fragment),ta=m(),z=r("h3"),H=r("a"),Ne=r("span"),u(re.$$.fragment),Ya=m(),xe=r("span"),Za=c("Treinamento em um Notebook"),ra=m(),G=r("p"),eo=c(`O \u{1F917} Accelerate pode rodar em um notebook, por exemplo, se estiver planejando usar as TPUs do Google Colab.
Encapsule o c\xF3digo respons\xE1vel pelo treinamento de uma fun\xE7\xE3o e passe-o ao `),Te=r("code"),ao=c("notebook_launcher"),oo=c(":"),sa=m(),u(se.$$.fragment),la=m(),L=r("p"),to=c("Para obter mais informa\xE7\xF5es sobre o \u{1F917} Accelerate e suas numerosas fun\xE7\xF5es, consulte a "),le=r("a"),ro=c("documentaci\xF3n"),so=c("."),this.h()},l(e){const t=Ro('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);w=s(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),Oe=d(e),k=s(e,"H1",{class:!0});var na=l(k);S=s(na,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var io=l(S);he=s(io,"SPAN",{});var no=l(he);f(U.$$.fragment,no),no.forEach(a),io.forEach(a),ba=d(na),ve=s(na,"SPAN",{});var co=l(ve);ga=p(co,"Treinamento distribu\xEDdo com o \u{1F917} Accelerate"),co.forEach(a),na.forEach(a),De=d(e),q=s(e,"P",{});var ca=l(q);wa=p(ca,`O paralelismo surgiu como uma estrat\xE9gia para treinar modelos grandes em hardware limitado e aumentar a velocidade
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com m\xFAltiplos GPUs ou em m\xFAltiplos GPUs distribuidos entre muitas m\xE1quinas. Neste tutorial, voc\xEA ir\xE1 aprender como
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