总的来说,现在可以用python版的pytorch快速实现和训练,使用相应的API导出模型供C++版的pytorch读取,给C++版本相应输入会生成和python版本一样的预测结果。 开发环境 VS2015(VS2017亲测也能通过) win10 cmake>=3.0 转换模型 pytorch的C++版本用的是Torch Script,官方给了两种将pytorch模型转成Torch Script的方法。 第...
3.第五行代码中,torch.jit.trace()的第二个参数是自己模型输入部分,第一个batch_size设置为1即可,后序三个参数为图像的高、宽和通道数,这四个参数的顺序可根据自己的模型输入进行调整。 2.C++ libtorch的下载与环境配置 libtorch下载 可以去Pytorch的官网下载所对应的libtorch,此处博主配置的是cpu版本的libtorch,下...
最近因为工作需要,要把pytorch的模型部署到c++平台上,基本过程主要参照官网的教学示例,期间发现了不少坑,特此记录。 1.模型转换 libtorch不依赖于python,python训练的模型,需要转换为script model才能由libtorch加载,并进行推理。在这一步官网提供了两种方法: 方法一:Tracing 这种方法操作比较简单,只需要给模型一组输入,...
第二个，使用在自己写的核函数时，自己写的，一般没有返回cudaError_t类型变量，不用传参，如果想知道...
pytorch 加载训练好的模型做inference 前提: 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model= MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):vfork,vin torch.load(config.model_path,map_location=config.device).items()...
这次,Andrej Karpathy 单纯通过C/CUDA实现大语言模型训练,且无需 245 MB PyTorch 或 107 MB cPython。例如,训练 GPT-2(CPU,fp32 单精度)需要在单个文件中使用约 1000 行简洁代码,可立即编译并运行、且与 PyTOrch 参考实现完全匹配。 从某种意义上说,Karpathy 确实在尝试重新设计 LLM 的架构。他通过 llm.c...
选择用 GPT-2 的原因很简单,有模型权重,采用了堆栈式的 Transformer 模型结构。 项目核心的重点包括: 直接在 C / CUDA 上训练 LLM,速度接近 PyTorch 通过在 CPU 版本中使用 SIMD 指令(如 AVX2 和 NEON)聊加速 CPU 版本 支持更先进的架构,比如 Llama2 和 Gemma ...
最近因为工作需要,要把pytorch的模型部署到c++平台上,基本过程主要参照官网的教学示例,期间发现了不少坑,特此记录。 1.模型转换 libtorch不依赖于python,python训练的模型,需要转换为script model才能由libtorch加载,并进行推理。在这一步官网提供了两种方法:
而且,这份代码不仅可以立即编译运行,其训练结果也和PyTorch版本的GPT-2完全一致。 之所以选择GPT-2作为起点,是因为它标志着大型语言模型发展史上的一个重要里程碑,是第一次以我们现在所熟悉的形式整合了这样的技术栈,并且模型权重也是公开可获取的。 这一项目刚刚发布几个小时,已经获得了2.5k星。
更让人佩服的是,LLM.c 仅用约 1000 行干净的代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练。它可以立即编译并运行,并且与 PyTorch 参考实现完全匹配。 之所以选择 GPT-2 作为训练的起点,Andrej Karpathy 表示,是因为 GPT-2 是 LL...