代码很简单,因为Accelerate库已经帮我们做了很多工作,我们直接使用就可以: from accelerate import Accelerator from accelerate.utils import gather_object from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from statistics impor
import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset+ from accelerate import Accelerator- device = 'cpu'+ accelerator = Accelerator()- model = torch.nn.Transformer().to(device)+ model = torch.nn.Transformer()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) dataset = load_dataset...
首先为什么要用这个库呢?平时阅读大佬们的代码 (pytorch),由于他们都是多机多卡训练的,代码中使用的都是分布式并行计算,需要定义一系列的参数,显得非常复杂。而HuggingFace的Accelerate就能很好的解决这个问题,只需要在平时用的DataParallel版代码中修改几行,就能实现多机多卡、单机多卡的分布式并行计算,另外还支持FP16半精...
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...
使用Accelerate库的一段代码实际上并不执行数组计算。它会生成一个Accelerate程序，该程序由Accelerate自己的...
使用low_cpu_mem_usage=true或device_map参数需要安装accelerate库,可以通过pip install accelerate进行安装。 在使用transformers库加载大模型时,low_cpu_mem_usage和device_map是两个重要的参数,它们可以帮助优化内存使用和设备分配。然而,这两个参数的正确使用依赖于accelerate库的支持。 low_cpu_mem_usage=true: 这个...
在使用accelerateDecelerateInterpolator之前,首先需要在代码中引入该插值器的类。在Android平台上,可以通过以下代码实现: import android.view.animation.AccelerateDecelerateInterpolator; 这样就成功引入了accelerateDecelerateInterpolator类。 Step 2:创建插值器实例 一旦成功引入accelerateDecelerateInterpolator类之后,就可以通过以下...
这个动画对象将在后续步骤中绑定到accelerateDecelerateInterpolator上。 第二步: 在代码中导入accelerateDecelerateInterpolator类。你需要在你的代码文件的顶部添加以下代码行: import android.view.animation.AccelerateDecelerateInterpolator; 这样,你就可以在后续的代码中直接使用这个类。 第三步: 为你的动画对象设置插值器...
public static BufferedImage accelerate(Image pImage, GraphicsConfiguration pConfiguration) { return accelerate(pImage, null, pConfiguration); } 代码示例来源:origin: haraldk/TwelveMonkeys public void run() { JFrame frame = new JFrame(pTitle); frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); fra...