二、多卡推理的原理解析 三、服务器硬件部署与 GPU 配置 四、在 AIOS 智塔上一键部署 DeepSeek-Distilled-Qwen-32B 五、能力评测 : MMLU、HumanEval 等基准测试 六、32B 模型的应用场景与展望 七、展望:更大参数模型的部署策略 一、32B 模型部署所需显存评估 在部署 32B 模型时,不同的精度、上下文长度和 bat...
在多卡推理的过程中最常见的错误就是“CUDA out of memory”,也就是说至少有一块显卡的显存不够用了,导致该显卡上运行的进程被迫终止(并行推理时)或者整个推理过程被迫终止(分布式推理时) 并行推理。并行推理的情况下这个错误比较好处理,因为模型在每张卡上占用的显存都是一定的,我们只需使用nvidia-smi命令观察显卡...
在PyTorch中进行多卡推理,可以显著提高模型的推理速度,特别是在处理大规模数据集或复杂模型时。以下是一个详细的多卡推理指南,包括确认环境、准备数据和模型、设置多卡推理、执行推理以及性能分析等步骤。 1. 确认PyTorch环境和多卡配置 首先,确保你的系统满足多卡推理的要求: 多块GPU:确保计算机或服务器配备了多块NVIDIA...
本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法,多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用,可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算,至于多机多卡场景,多用torchrun和deepspeed等,后面文章会专门进行系统讲解。
在进行多卡推理之前,我们需要了解整个流程。下表展示了实现多卡推理的步骤。 步骤1:确定环境和依赖配置 首先,确保你有一个合适的Python等环境,建议使用conda管理环境,并确保安装PyTorch和相关库。 # 创建conda环境conda create-nmyenvpython=3.8# 激活环境conda activate myenv# 安装PyTorchpipinstalltorch torchvision ...
多卡加速大模型推理是指利用多张显卡(GPU)并行处理来加速深度学习大模型的推理过程,从而实现更快速、高效的预测和推断。其原理涉及到多个关键方面: 并行计算基础:GPU 具有大量的计算核心,与传统的中央处理器(CPU)相比,更擅长处理高度并行的计算任务。在大模型推理中,许多计算操作,如矩阵乘法和卷积运算,都可以分解为多...
多卡分布式推理,顾名思义,就是通过多个计算设备或节点同时进行推理计算从而大幅提升推理速度并减少处理时间。通常这些设备通过高速网络连接在一起。共同完成一个计算任务。在图像识别或自然语言处理地任务中。当数据量变得异常庞大时,单一的计算资源往往难以在短时间内完成推理。这时候,多个GPU或其他硬件设备并行工作,就能...
GPU怎么多卡推理模型 gpu卡数 1. 实时查看nvidia GPU使用情况(适用于Linux和Windows) $ nvidia-smi # 显示当前GPU使用情况 $ watch -n 1 -d nvidia-smi # 每隔1s刷新一次,时间参数可以更改 1. 2. 2.使用多GPU加速训练 torch.cuda.is_available() 返回True表示有GPU。
本文记录了在两台机器,每台机器一块 Tesla T4 显卡的环境下,使用 vLLM 部署 Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 模型的过程及遇到的问题,供类似环境使用 vLLM 进行多节点多卡推理参考。 部署清单 Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4[1]、vLLM[2] docker v27.4.0[3]、nvidia-container-toolkit v1.17.3[4] Te...
1、单机单卡 2、单机多卡 2.1 DataParaller(DP)(不建议用) 2.2DistributedSampler(DDP) 0、CPU代码 #样例 准备数据,加载数据,准备模型,设置损失函数,设置优化器,开始训练,最后验证,结果聚合展示 import torch import torchvision from torch.nn import Sequential ...