device_map是一个在使用Hugging Face的transformers库,特别是处理大型模型和多GPU环境时非常重要的参数。它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算设备上,以实现资源的有效分配和利用。这个参数在进行模型并行或分布式训练时特别有用。 2.2 自动配置,如device_map="auto" 使用device_map="auto"时,Hugging Face的...
device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer095、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer048分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是空闲...
device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer0~95、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer0~48分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是...
bnb_4bit_use_double_quant=True,bnb_4bit_quant_type="nf4",bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,device_map={"":0},attn_implementation="flash_attention_2",quantization_config...
device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer095、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer048分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是空闲...
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom transformers.generation import GenerationConfigtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", device_map="auto", ...
#其中device_map参数代表模型部署的位置,auto代表自动推断cpu和gpu个数并均匀分布,此外还可手动指定,例如"cuda:0"表示只部署在第一块显卡上 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval ...
记得要将device_map="auto"去掉,quantize中参数4也可改为8,本人笔记本4060显卡在4-bit量化后能够流畅运行,但模型输出效果也会差一些,毕竟硬件太拉。。。 至此已经完成了ChatGLM3本地部署,如果想让模型侧重于某方面应用,后续还需要微调。 参考的网上文章: ...
model_kwargs={'device_map':'auto'}) ckpt_dir='/hy-tmp/project/swift/output/yi-vl-34b-chat/v2-20240312-032921/checkpoint-4500'# ===# 载入lora参数model = Swift.from_pretrained(model, ckpt_dir, inference_mode=True) template = get_template(template_type, tokenizer) seed_everything(42) ...
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom transformers.generation import GenerationConfigtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_DevOps-Model-Chat", device_map="auto", ...