这里我将设置好的单卡fp16训练的config文件放在下面,也可以通过前面的命令accelerate config --config-file fp16.yaml在设置中选择FP16 compute_environment:LOCAL_MACHINEdebug:falsedistributed_type:'NO'downcast_bf16:'no'enable_cpu_affinity:falsegpu_ids:'2'machine_rank:0main_training_function:mainmixed_preci...
2、使用accelerate统一的启动方式进行启动 accelerate config --config_file path_to_config.yaml 配置分布式环境 accelerate test --config_file path_to_config.yaml 测试分布式环境 accelerate launch --config_file path_to_config.yaml path_to_script.py --args_for_the_script 任务启动 accelerate launch -h ...
torch torchvision accelerate 完整的训练代码如下,将以下代码保存为train.py:...单卡训练代码 ...使用accelerate指定4卡训练 使用accelerate config --config-file multi_gpu.yaml生成四卡训练设置 运行命令进行多卡训练 注意:4卡训练batch大了4倍,建议将对应学习率放大4倍 使用swanlab作为可视化工具,...
1. 设置 config importos fromaccelerate.utilsimportwrite_basic_config 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/ac...
DeepSpeed的优化器包括Adam、AdamW、OneBitAdam和Lamb,建议使用。其他优化器可从torch导入。在使用DeepSpeed Config File时,如果某些变量在accelerate中也进行了配置,则可能发生冲突。建议将所有配置变量配置在DeepSpeed Config File中,以避免冲突。在ZeRO Stage-1和Stage-2下,保存和加载模型的方式不变。在...
self.transformer = ChatGLMModel(config, empty_init=empty_init, device=device) File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/deepspeed/runtime/zero/partition_parameters.py", line 459, in wrapper f(module, *args, **kwargs) File "/root/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm3-6b...
--deepspeed ${deepspeed_config_file} --reserved_label_len ${max_target_length} 报错信息: Traceback (most recent call last): File "src/train_bash.py", line 16, in main() File "src/train_bash.py", line 7, in main run_exp() ...
config_file='configs/detection3d/bevformer/bevformer_base_r101_dcn_nuscenes.py' predictor=BEVFormerPredictor( model_path=blade_model_path, config_file=config_file, model_type='blade', ) inputs_file='nuscenes_infos_temporal_val.pkl'# 以NuScenes val数据集文件为例 ...
configs/config.json里面主要是我们自己修改、真正能用到的各种参数,包括数据集参数(数据集路径、生成Mel谱的各种参数),训练参数(训练的学习率、保存checkpoint的iter数、记录log的iter数等),模型参数(各层维度),之后做推理、加载模型也需要config.json,所以这是最重要的配置文件。
checkpoint="EleutherAI/gpt-j-6B"config=AutoConfig.from_pretrained(checkpoint)withinit_empty_weights():model=AutoModelForCausalLM.from_config(config) 请注意,在transformer中用from_config加载模型并不绑定权重,这在加载不包含绑定权重的重复键的检查点时可能导致问题。所以你应该在加载检查点之前绑定权重。