title: “Huggingface Accelerate — Simplest distributed training API” sidebar_label: “Huggingface Accelerate” description: “Simplest distributed training API”

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Huggingface Accelerate

最简单的分布式训练 API。只需 4 行代码即可为任何 PyTorch 脚本添加分布式训练功能。为 DeepSpeed、FSDP、Megatron 和 DDP 提供统一的 API。支持自动设备分配、混合精度计算（FP16/BF16/FP8），具备交互式配置选项及单条启动命令，是 HuggingFace 生态系统的标准工具。

技能元数据


来源	可选 — 通过 `hermes skills install official/mlops/accelerate` 安装
路径	`optional-skills/mlops/accelerate`
版本	`1.0.0`
开发者	Orchestra Research
许可协议	MIT
依赖项	`accelerate`、`torch`、`transformers`
支持平台	linux、macos、windows
标签	`分布式训练`、`HuggingFace`、`Accelerate`、`DeepSpeed`、`FSDP`、`混合精度`、`PyTorch`、`DDP`、`统一 API`、`简单易用`

参考：完整 SKILL.md 内容

:::info 以下是 Hermes 在触发该技能时加载的完整技能定义。当技能处于激活状态时，智能体将看到这些内容作为操作指令。: ::

HuggingFace Accelerate - 统一的分布式训练方案

快速入门

Accelerate 将分布式训练简化为仅需 4 行代码即可完成。

安装方式：

pip install accelerate

转换 PyTorch 脚本（4 行）：

import torch
+ from accelerate import Accelerator

+ accelerator = Accelerator()

  model = torch.nn.Transformer()
  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
  dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset)

+ model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)

  for batch in dataloader:
      optimizer.zero_grad()
      loss = model(batch)
-     loss.backward()
+     accelerator.backward(loss)
      optimizer.step()

运行（单条命令）：

accelerate launch train.py

常见工作流

工作流 1：从单 GPU 过渡到多 GPU

原始脚本：

# train.py
import torch

model = torch.nn.Linear(10, 2).to('cuda')
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        batch = batch.to('cuda')
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch).mean()
        loss.backward()
        optimizer.step()

启用 Accelerate 功能（新增 4 行）：

# train.py
import torch
from accelerate import Accelerator  # +1

accelerator = Accelerator()  # +2

model = torch.nn.Linear(10, 2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)

model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)  # +3

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        # No .to('cuda') needed - automatic!
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch).mean()
        accelerator.backward(loss)  # +4
        optimizer.step()

配置（交互模式）：

accelerate config

问题选项：

使用哪种计算设备？（单 GPU/多 GPU/TPU/CPU）
需要多少台设备？（1 台）
是否使用混合精度？（否/fp16/bf16/fp8）
是否启用 DeepSpeed？（否/是）

启动操作（适用于所有配置环境）：

# Single GPU
accelerate launch train.py

# Multi-GPU (8 GPUs)
accelerate launch --multi_gpu --num_processes 8 train.py

# Multi-node
accelerate launch --multi_gpu --num_processes 16 \
  --num_machines 2 --machine_rank 0 \
  --main_process_ip $MASTER_ADDR \
  train.py

工作流 2：混合精度训练

启用 FP16/BF16：

from accelerate import Accelerator

# FP16 (with gradient scaling)
accelerator = Accelerator(mixed_precision='fp16')

# BF16 (no scaling, more stable)
accelerator = Accelerator(mixed_precision='bf16')

# FP8 (H100+)
accelerator = Accelerator(mixed_precision='fp8')

model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)

# Everything else is automatic!
for batch in dataloader:
    with accelerator.autocast():  # Optional, done automatically
        loss = model(batch)
    accelerator.backward(loss)

工作流 3：DeepSpeed ZeRO 集成

启用 DeepSpeed ZeRO-2：

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(
    mixed_precision='bf16',
    deepspeed_plugin={
        "zero_stage": 2,  # ZeRO-2
        "offload_optimizer": False,
        "gradient_accumulation_steps": 4
    }
)

# Same code as before!
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)

或通过配置文件：

accelerate config
# Select: DeepSpeed → ZeRO-2

deepspeed_config.json：深度速度配置文件：

{
    "fp16": {"enabled": false},
    "bf16": {"enabled": true},
    "zero_optimization": {
        "stage": 2,
        "offload_optimizer": {"device": "cpu"},
        "allgather_bucket_size": 5e8,
        "reduce_bucket_size": 5e8
    }
}

启动：

accelerate launch --config_file deepspeed_config.json train.py

工作流 4：FSDP（完全分片数据并行）

启用 FSDP：

from accelerate import Accelerator, FullyShardedDataParallelPlugin

fsdp_plugin = FullyShardedDataParallelPlugin(
    sharding_strategy="FULL_SHARD",  # ZeRO-3 equivalent
    auto_wrap_policy="TRANSFORMER_AUTO_WRAP",
    cpu_offload=False
)

accelerator = Accelerator(
    mixed_precision='bf16',
    fsdp_plugin=fsdp_plugin
)

model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)

或通过配置文件：

accelerate config
# Select: FSDP → Full Shard → No CPU Offload

工作流 5：梯度累积

累积梯度：

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(gradient_accumulation_steps=4)

model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, dataloader)

for batch in dataloader:
    with accelerator.accumulate(model):  # Handles accumulation
        optimizer.zero_grad()
        loss = model(batch)
        accelerator.backward(loss)
        optimizer.step()

有效批量大小：batch_size * num_gpus * gradient_accumulation_steps

何时使用 Accelerate 及其替代方案

应在以下情况使用 Accelerate：

需要最简单的分布式训练方式
需要适用于任何硬件的单脚本解决方案
使用 HuggingFace 生态系统
追求灵活性（DDP/DeepSpeed/FSDP/Megatron）
需要快速进行原型开发

主要优势：

仅需 4 行代码：几乎无需修改现有代码
统一 API：DDP、DeepSpeed、FSDP、Megatron 均可使用相同代码
自动处理：设备分配、混合精度计算及数据分片
交互式配置：无需手动设置启动程序
单次启动：可在任何环境中运行

应选择以下替代方案的情况：

PyTorch Lightning：需要回调函数及高级抽象层功能
Ray Train：需要进行多节点调度及超参数调优
DeepSpeed：需要直接控制 API 及使用高级功能
原始 DDP：需要最大程度的控制，且不希望过多抽象层

常见问题

问题：设备分配错误

请勿手动将数据移动到目标设备：

# WRONG
batch = batch.to('cuda')

# CORRECT
# Accelerate handles it automatically after prepare()

问题：梯度累积功能无法正常使用

请使用上下文管理器：

# CORRECT
with accelerator.accumulate(model):
    optimizer.zero_grad()
    accelerator.backward(loss)
    optimizer.step()

问题：分布式环境下的检查点功能

请使用加速器方法：

# Save only on main process
if accelerator.is_main_process:
    accelerator.save_state('checkpoint/')

# Load on all processes
accelerator.load_state('checkpoint/')

问题：使用 FSDP 时结果不一致

请确保随机种子相同：

from accelerate.utils import set_seed
set_seed(42)

高级主题

Megatron集成：如需了解张量并行、流水线并行及序列并行配置的相关信息，请参阅references/megatron-integration.md。

自定义插件：若要创建自定义分布式插件并进行高级配置，可参考references/custom-plugins.md。

性能调优：有关性能分析、内存优化及最佳实践的内容，请查看references/performance.md。

硬件要求

CPU：可运行（速度较慢）
单GPU：可运行
多GPU：支持DDP（默认）、DeepSpeed或FSDP
多节点：支持DDP、DeepSpeed、FSDP及Megatron
TPU：受支持
Apple MPS：受支持

启动器要求：

DDP：使用torch.distributed.run（内置功能）
DeepSpeed：需安装deepspeed（通过pip命令安装）
FSDP：需要PyTorch 1.12及以上版本（内置功能）
Megatron：需自定义配置

参考资源

文档：https://huggingface.co/docs/accelerate
GitHub仓库：https://github.com/huggingface/accelerate
版本：1.11.0及以上
教程：“加速你的脚本”
示例代码：https://github.com/huggingface/accelerate/tree/main/examples
被以下工具采用：HuggingFace Transformers、TRL、PEFT以及所有HF系列库

Keyboard shortcuts

Hermes Agent Docs i18n