文章链接:huggingface.co/blog/hf- github链接:github.com/TimDettmers/ section1-Common data types used in Machine Learning Q1. 请解释一下Float32 (FP32)数据类型,包括它的位数分配和表示能力。 Float32 (FP32)是指标准化的IEEE 32位浮点表示方法。它能够表示一大范围的浮点数。在FP32中,有8位用于"指数...
pipinstallgit+https://github.com/huggingface/accelerate.gitpipinstallgit+https://github.com/huggingface/transformers.gitpipinstallbitsandbytes Hugging Face 和 Bitsandbytes 集成 以4 位量化方式加载模型 这种集成的主要功能之一是能够以 4 位量化加载模型。这可以通过在调用方法时设置参数来完成。这样,可以将内...
作为快速入门，我们可以从源代码安装 accelerate 和 transformers ，以加载 4 比特模型，另请确保已安装最新版本的 bitsandbytes 库 (0.39.0)。pip install -q -U bitsandbytespip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.gitpip install -q -U git+https://github.com/huggingface/...
pip install -q -U bitsandbytes pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/peft.git pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/accelerate.git 快速开始 以4 比特加载模型的基本方法是通过在调用from_pr...
在HuggingFace 中有个重要的关键字是 device_map,它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上。 设置参数device_map="auto",Accelerate会自动检测在哪个设备放置模型的哪层参数(自动根据你的硬件资源分配模型参数)。其规则如下: 首先充分利用GPU上的显存资源 如果GPU上资源不够了,那么就将权重存储到内存 ...
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git 演示示例 - 在 Google Colab 上运行 T5 11B 以下是运行 T5-11B 的演示。 T5-11B 模型的 checkpoint 精度为 FP32,需要 42GB 内存,Google Colab 里跑不动。使用我们的 8 位模块,它仅需 11GB 内存,因此能轻易跑通: ...
pip install-q-U git+https://github.com/huggingface/peft.git pip install-q-U git+https://github.com/huggingface/accelerate.git 快速开始 以4 比特加载模型的基本方法是通过在调用方法时传递参数 load_in_4bit=True,并将设备映射设置成 “auto” 。fromtransformersimportAutoModelForCausalLM ...
BitsAndBytesConfig最近才添加,最新版本可以追溯到更早之前。 \n 在线文档是从 source\xe2\x80\x99s mdx 生成的,因此有时会引用尚未发布的内容。但是,可以通过从源安装来尝试: \n pip install git+https://github.com/huggingface/transformers\n Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n...
https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main bitsandbytes multi-backend alpha release is out! 🚀 Big news! After months of hard work and incredible community contributions, we're thrilled to announce the bitsandbytes multi-backend alpha release! 💥 Now supporting: 🔥 AMD GPUs (ROCm) ...
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