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Training time of MAISI VAE

オープン
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主要言語
Jupyter Notebook
スター
2.5k
フォーク
803
平均マージ
6日 22時間
マージ済み PR(30日)
3

説明

Hi, I am trying to train the MAISI VAE from scratch using my dataset.
I wonder how long it takes to train on such a large dataset?

When I use 30k CT scans, it takes nearly 20 hours for 1 epoch on two A100. Is it correct? I use DDP, but I found it was even slower when I increased the GPU number.

If so, is there any method to accelerate the training process?

コントリビューションガイド

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はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

MAISI VAE のトレーニングエントリーポイントとその DDP セットアップから始め、2 台の A100 GPU を使用して 30k 件の CT スキャンで報告された 20 時間のエポックを再現します。ファイルやテストは特定されていません。完了とするには、所要時間とスケーリングが想定どおりかどうかを確認し、サポートされている高速化アプローチを文書化する必要があります。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
pytorch
領域
machine-learning
issue の種類
バグ
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
20/100

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