根据知识库中的信息,以下原因可能导致调大 batch_size 后每次迭代时间变长: 显存压力:当 batch_size 过大时,GPU 显存可能接近满载,导致数据处理和计算效率下降。 数据预处理瓶颈:如果数据预处理(如数据增强、分词等)的速度较慢,增大的 batch_size 会导致每次迭代需要等待更多数据准备完成。 Ker
首先直接从autobatch.py调用check_train_batch_size(),就可以直接拿到主卡的batch-size了,其参数model就是自己的模型,device这里没有写,实际上就是device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu'),接下来就是正常的DP设置,然后由于我们用多卡,总的batch-size是主卡的b...
这是一个learning rate schedule和batch size schedule的问题,目前没有找到什么优雅的callbacks之类的实现来帮助,简单的做法就是batchsize=big的时候training一下,停止,然后batch size = small的时候再training一下。 learning rate和batch size的调整很多时候,目的在于loss 卡住不动的时候,调小learning rate和batch size...
1. 打开pycharm,点击左上角的File,然后点击Settings。 2. Settings弹框出现后,点击Editor,然后点击右边的Font 。 3. Font弹框出现后,设置其size的大小,右边的字体会相应的变大或变小,最后点击OK即可。 2. Pycharm通过鼠标滚轮调节字体大小设置 定位到“editor”标签下的“General”,勾选“change font size with...
---+ 找我了一下想改大一些`batch size`,似乎没有找到,我的显卡使用率一直跑不满! ##环境如下: _libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 5.1 1_gnu aiofiles 23.2.1 pypi_0 pypi altair 5.3.0 pypi_0 pypi annotated-types 0.7.0 pypi_0 pypi antlr4-python3-runtime 4.9.3 pypi_0 pypi anyio 4.4...
Question 参数canal.mq.canal.batch.size,简称batchSize,是用来指定CanalMQProducer一个批次中可处理的消息个数。该参数值越小,意味着可用于做并行处理的数据越少,性能也就越低。该参数默认值是50,这在较大数据量的场景下,尤其对于多topic多partition的场景,性能将会
随着人工智能技术的飞速发展,大模型在自然语言处理(NLP)领域取得了举世瞩目的成果。在我国,一款名为ChatGLM的大模型引起了广泛关注。本文将带领大家了解ChatGLM的调用方法,以及其在实际应用中的前景。 1. ChatGLM简介 ChatGLM是一款基于深度学习技术的大型预训练语言模型,由智谱AI公司研发。它具备强大的语言理解能力,可...
可以将batch_size=3或者更大？batch_size一般选1，2，4，8，16这种比较多，改batch_size后也该一下...
例如,Hugging Face的API、OpenAI的API等,通常会在请求体中允许设置batch size。 2.API请求格式 以Hugging Face的API为例,当你通过URL接口调用大模型时,可以通过设置batch_size参数来调整批次大小。具体示例如下: import requests # Hugging Face API请求示例 ...
2. 学习率调度使用分段的固定学习率,据说比大家用得比较多的余弦退火更有利于continual pretraining; 3. 超参的scaling law:只有学习率和batch size的最优值需要随计算规模增加而调整,其他超参有几乎固定的最大值;计算规模越大,最优的学习率越小,batch size越大。