accelerate config 如果您不想配置这些文件,accelerate config default可以快速完成对accelerate的配置。 完成后,要检查您的配置是否正常,您可以运行: accelerate env 下面是一个示例输出,它描述了一台机器上使用混合精度的两个 GPU。 -`Accelerate`version: 0.11.0.dev0 - Platform: Linux-5.10.0-15-cloud-amd64-x...
之后,只需要配置下accelerate的config文件,使用accelerate launch --config_file default_config.yaml train.py启动脚本开始训练啦! 三. accelearte使用例子 3.1 单机多卡 下面是以单机多卡(1机器共2卡)的config.yaml例子,这里是我根据accelerate config生成后的config文件: compute_environment: LOCAL_MACHINE distributed_...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 accelerate launch default_config.yaml train_script.py 或者 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 accelerate launch train_script.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 accelerate launch second_config.yaml train_script.py #指定process id CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 accelerate launch --main_process_...
write_basic_config()# Write a config file os._exit(0)# Restart the notebook to reload info from the latest config file # or answer some question to create a config #!accelerate config # %load /root/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml { 'compute_environment':'LOCAL_MACHINE',...
Acceleratedefault config: Not found` I am getting following error: Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:10<00:00, 5.17s/it] Loading checkpo...
-`Accelerate`version: 0.20.3 - Platform: Linux-3.10.0-957.el7.x86_64-x86_64-with-glibc2.10 - Python version: 3.8.0 - Numpy version: 1.22.0 - PyTorch version (GPU?): 2.0.0+cu117 (False) - PyTorch XPU available: False - System RAM: 503.62 GB -`Accelerate`default config: - comput...
accelerate launch --config_file /root/default_config.yaml src/train_bash.py [llama-factory参数] 注意: gpu_ids数量跟num_processes必须要一致 训练速度 从结果来看,训练速度基本与显卡数量成线性关系。且显存大小几乎一样 原理剖析 基本概念 DP:数据并行 ...
[ves/No]:How many cPu(s) should be used for distributed trainine? [1]:2Do you wish to use FPlG or BFlG (nixed precision)? bf16accelerate configuration saved at /root/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml 3. Copy the file to the current path ...
Describes disabling the Accelerate alarm default configuration.
由于Spring 4中新增了@CacheConfig,因此在Spring 3中原本必须有的value属性,也成为非必需项了 key: 缓存对象存储在Map集合中的key值,非必需, 缺省按照函数的所有参数组合作为key值,若自己配置需使用SpEL表达式,比如: @Cacheable(key = "#p0"),使用函数第一个参数作为缓存的key值 ...