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

Kayıt Tutma

Accelerate'ın kayıt defterini nasıl kullanacağınızı öğrenmek için Sorun Giderme kılavuzuna veya aşağıdaki örneğe bakın.

accelerate.logging.get_logger

< source >

( name: strlog_level: str | None = None )

Parametreler

name (str) — Kaydedici için ad, örneğin __file__
log_level (str, isteğe bağlı) — Kullanılacak günlük seviyesi. Geçirilmezse, LOG_LEVEL ortam değişkenine, o da yoksa INFO değerine varsayılan olarak ayarlanır.

name için çoklu işlemi (multiprocessing) işleyebilen bir logging.Logger döndürür.

Bir günlük tüm süreçlerde çağrılacaksa main_process_only=False parametresini iletin. Bir günlük tüm süreçlerde ve sırayla çağrılacaksa ayrıca in_order=True parametresini de iletin.

Örnek:

>>> 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 yardımcı programları Büyük modellerle çalışma→