Accelerate

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v1.15.0).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

ログ出力

Accelerateのロガーの使用方法については、トラブルシューティングガイドまたは以下の例を参照してください。

accelerate.logging.get_logger

< source >

( name: strlog_level: str | None = None )

パラメータ

name (str) — ロガーの名前。例: __file__
log_level (str, 省略可) — 使用するログレベルです。指定しない場合、LOG_LEVEL 環境変数、またはそれが設定されていない場合は INFO がデフォルトとして使用されます。

name に対応し、マルチプロセッシングを処理できる logging.Logger を返します。

ログをすべてのプロセスで呼び出す必要がある場合は、main_process_only=False を渡します。すべてのプロセスで、かつ順序通りにログを呼び出す必要がある場合は、in_order=True も渡します。

例:

>>> from accelerate.logging import get_logger
>>> from accelerate import Accelerator

>>> logger = get_logger(__name__)

>>> accelerator = Accelerator()
>>> logger.info("My log", main_process_only=False)
>>> logger.debug("My log", main_process_only=True)

>>> logger = get_logger(__name__, log_level="DEBUG")
>>> logger.info("My log")
>>> logger.debug("My second log")

>>> array = ["a", "b", "c", "d"]
>>> letter_at_rank = array[accelerator.process_index]
>>> logger.info(letter_at_rank, in_order=True)

Update on GitHub

←DeepSpeed ユーティリティ大規模モデルの扱い→