让我们以bitsandbytes这个例子为例,探讨其安装版本在编译时未支持GPU的问题。bitsandbytes是一个用于基准测试和性能分析的开源项目。在这个项目中,我们可能会期望看到GPU支持,尤其是在处理大量数据和图形计算任务时。然而,事实并非如此。 通过深入分析bitsandbytes项目的源代码和文档,我们可以发现编译时未支持GPU的具体原因。
我们现在返回一条更好的错误消息,指出未找到 GPU。(2认同) Pet*_*org6 我使用的是 M1 Mac,也有类似的问题。安装后accelerate我bitsandbytes仍然得到 ImportError: 使用load_in_8bit=True需要 Accelerate:pip install accelerate和最新版本的 bitsandbytespip install -i https://test.pypi.org/simple/ bitsandbyt...
针对你提出的问题“the installed version of bitsandbytes was compiled without gpu support”,以下是我为你提供的详细解答: 1. 确认用户环境中bitsandbytes库的版本和安装情况 首先,你需要确认当前安装的bitsandbytes库的版本。你可以通过Python的包管理工具pip来查看已安装的库及其版本。在命令行中运行以下命令: ...
在深度学习领域,CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个非常重要的工具,它允许开发者利用NVIDIA的图形处理单元(GPU)进行高性能计算。然而,在使用bitsandbytes这类工具时,有时会遇到CUDA版本冲突的问题,即在高版本CUDA环境下,bitsandbytes可能会检测到低版本的CUDA SETUP,如CUDA 100。这可能会导致程序无法正常...
请注意,此方法仅与 GPU 兼容,因此无法在 CPU 上以 4 位量化模型。在 GPU 中,这种方法应该没有任何硬件要求,因此只要安装了 CUDA>=11.2,任何 GPU 都可以用于运行 4bit 量化。还要记住,计算不是在 4 位中完成的,权重和激活被压缩为该格式,并且计算仍然保持在所需的或本机 dtype 中。
由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子,仅推理BLOOM-176B模型,你就需要 8 个 80GB A100 GPU (每个约 15,000 美元)。而如果要微调 BLOOM-176B 的话,你需要 72 个这样的 GPU!更大的模型,如 PaLM,还需要更多资源。 由于这些庞大的模型需要大量 GPU 才能运行,因此我们需要找到降低资源需...
/home/hubo/miniconda3/envs/firefly/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:149: UserWarning: WARNING: Compute capability < 7.5 detected! Only slow 8-bit matmul is supported for your GPU! warn(msg) CUDA SETUP: Required library version not found: libbitsandbytes_cuda113_no...
请注意，此方法仅与 GPU 兼容，目前尚无法在 CPU 上对模型进行 4 比特量化。在 GPU 中，此方法没有任何硬件要求，只要安装了 CUDA>=11.2，任何 GPU 都可以用于运行 4 比特量化。另请记住，计算不是以 4 比特完成的，仅仅是权重和激活被压缩为该格式，而计算仍在指定的或者原始数据类型上进行。支持哪些模型...
请注意,此方法仅与 GPU 兼容,目前尚无法在 CPU 上对模型进行 4 比特量化。在 GPU 中,此方法没有任何硬件要求,只要安装了 CUDA>=11.2,任何 GPU 都可以用于运行 4 比特量化。 另请记住,计算不是以 4 比特完成的,仅仅是权重和激活被压缩为该格式,而计算仍在指定的或者原始数据类型上进行。
根据本机CUDA 版本(默认路径是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1),选择相应版本安装 pip uninstall bitsandbytes python -m pip install bitsandbytes==<version> --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui ...