昇腾部署DeepSeek多机多卡并行推理 作者: Apricity 目录 0. 序章 1. DeepSeek 模型推理在昇腾上的部署 2. DeepSeek 模型迁移适配 3. DeepSeek 模型并行策略及模型性能调优 4. DeepSeek 量化精度及性能调优 5. 常见问题 序章 本文档以DeepSeek模型为例,让开发者快速开始使用MindIE进行大模型推理流程
当时R1还没有开源,我最想进行部署的模型是QWQ-32B,这是基于Qwen2.5-32B的一个推理模型,也好像是当时所有的开源模型中,唯一具备推理能力的(虽然跟R1和O1比起来,它只能算是在“假装”思考了)。要想本地部署32B的模型,即使是在int4精度下,也至少需要20多G的显存。我虽然拥有两块M60计算卡,但每块M60的两个核心...
DeepSeek单机多卡并行推理主要涉及复杂的并行计算和资源管理机制。为了有效利用多个GPU,通常会采用Stream-Level并行技术,并通过动态调整指针位置来控制各阶段的工作负载分布,进而找到最佳资源配置方案。 二、并行方式 Prefill阶段: 并行方式可能包括一定数量的TP(Tensor Parallelism)、SP(Sequence Parallelism)、DP(Data Paralle...
使用PyTorch的torch.nn.parallel或torch.distributed进行数据并行和模型并行。import torch from torch.nn.p...
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你好,目前一个模型只能加载到一张卡上,可以每张卡推理同一个模型,实现并行推理 已采纳 1楼回复于2023-12-06 09:11:58 hello1编辑于 2023-12-06 09:24:48 hack_ai:模型太大,单个卡装不下,必须要用多卡并行推理,比如常见的模型并行策略,这种情况目前就没法用om推理吗? 2023-12-06 13:00:07 hello1 ...
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PyTorch 中的并行推理主要依赖于 torch.nn.DataParallel 模块。该模块通过将模型的权重和偏置复制到多个设备(如 GPU)上,实现模型的并行计算。在推理阶段,通过将输入数据传递给多个设备上的模型,可以同时得到多个设备的输出结果。 3.多卡结果合并的方法 在使用多张显卡进行并行推理时,需要将不同显卡的输出结果进行合并。
为了实现高效的多卡并行推理,将ChatGLM 6B和Qwen 14B模型部署在NVIDIA RTX 3090 GPUs上是一个重要步骤。这一过程涉及到优化模型架构和推理流程,以适应多GPU环境的需求。首先,需要对模型进行分割,以便在多个GPU上并行处理。这包括数据和模型并行策略的应用,旨在提高处理速度和效率。接着,针对RTX 3090的特定硬件特性,进...
您好,当前仓上暂不支持InternVL推理,请关注仓上最新动态 chenhaihui 回复 zhangxianshen 拥有者 4个月前 复制链接地址 补充一下,InternVL目前仅支持单卡推理,暂时不支持多卡并行推理。 J石页 将任务状态从TODO 修改为WIP 4个月前 J石页 将任务状态从WIP 修改为DONE 4个月前 登录 后才可以发表评论 ...