「Accelerate」是一个基于PyTorch的库,它简化了多GPU和TPU训练,以及混合精度训练的过程。通过使用「Accelerate」,研究人员和开发人员可以更轻松地利用硬件资源,提高模型训练速度和效率。在多GPU训练方面,「Accelerate」自动分配数据和计算到可用的GPU上,避免了手动数据传输和模型复制的复杂性。这使得研究人员可以更专注于模...
Accelerate库是一个开源的Python库,旨在简化多GPU并行计算的过程。本文将介绍如何使用Accelerate库在多GPU上实现LLM(Language Model)推理。一、安装和配置首先,确保你已经安装了支持多GPU的CUDA和cuDNN版本。然后,使用pip安装Accelerate库: pip install accelerate 安装完成后,你可以通过以下命令启动一个多GPU训练作业: fro...
代码主要是入侵式地,用accelerate库对: 模型model 优化器 optimizer 学习率调整器 lr_scheduler 数据加载器 train_dataloader, eval_dataloader 反向传播过程 accelerator.backward(loss) 预测代码 predictions = accelerator.gather(predictions),labels = accelerator.gather(labels) 进行了一层wrap。同时,进行了模型同步...
Accelerate库提供了一个函数用来自动检测一个空模型使用的设备类型。它会最大化利用所有的GPU资源,然后再使用CPU资源(还是遵循速度快的原则),并且给不匹配的权重(硬盘上的离线加载权重)打上标记。下面看下加载OPT-13b模型(有130亿个参数)。 fromaccelerateimportinfer_auto_device_map,init_empty_weightsfromtransformers...
所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。
使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理 大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长,推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。 所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试...
所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。
所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。
而当我在使用Accelerate库做并行训练的时候,我发现notebook_launcher函数同样可以实现上面的效果,即通过notebook_launcher函数运行自定义的训练函数,不管包含notebook_launcher的Cell是成功运行了,还是中止运行,占用的显存最后都会被释放掉,这样可以大大方便我们调试代码。所以大家以后也可以尝试多用notebook_launcher来训练(一...
所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。