use_cpu_initialization: # 初始化张量. 若完整权重矩阵A为n*m,张量并行度为k,这里初始化的张量为n*(m/k) # 也就是张量并行组中的进程各自初始化持有的部分张量 self.weight = Parameter(torch.empty(self.output_size_per_partition, self.input_size, dtype=args.params_dtype)) # 使用init_method对权重...
tpu_use_cluster:false tpu_use_sudo:false use_cpu:false 最终命令: 1 accelerate launch --config_file /root/default_config.yaml src/train_bash.py [llama-factory参数] 注意: gpu_ids数量跟num_processes必须要一致 训练速度 从结果来看,训练速度基本与显卡数量成线性关系。且显存大小几乎一样 原理剖析 基...
param_device: cpu zero3_init_flag: true zero3_save_16bit_model: true zero_stage: 3 distributed_type: DEEPSPEED fsdp_config: {} machine_rank: 0 main_process_ip: null main_process_port: null main_training_function: main mixed_precision: fp16 num_machines: 1 num_processes: 2 use_cpu: ...
parser.add_argument('--with_cuda',default=False,action='store_true', help='useCPUincasethere'snoGPUsupport') parser.add_argument('--use_ema',default=False,action='store_true', help='whetheruseexponentialmovingaverage') #Train. parser.add_argument('-b','--batch_size',default=32,type=int...
Step1 CPU使用情况 Step1 GPU使用情况 第一阶段大概需要训练进9-10个小时可以跑完。Step 2 进入第二...
hpu_accelerator: use torch.use_deterministic_algorithms (#6897) Dec 20, 2024 eea5304·Dec 20, 2024 History 2,625 Commits .github Don't error out when cpu accelerator doesn't have torch (as default f… Dec 18, 2024 accelerator hpu_accelerator: use torch.use_deterministic_algorithms (#6897...
代码语言:javascript 复制 importargparseimportdeepspeed defadd_argument():parser=argparse.ArgumentParser(description='CIFAR')#data # cuda parser.add_argument('--with_cuda',default=False,action='store_true',help='use CPU in case there\'s no GPU support')parser.add_argument('--use_ema',default=...
这应该可以使完整构建过程加快 2-3 倍。您可以调整-j来指定在构建过程中使用多少个 CPU 核心。在此示例中,它设置为 8 个核心。 你还可以构建二进制 whell,并在具有相同类型的 GPU 和相同软件环境(CUDA 工具包、PyTorch、Python 等)的多台机器上安装它。
"platform": {"use_gpu": not args.use_cpu, "deepspeed": deepspeed if not args.no_deepspeed else None} } trainer = TransformersTrainer( trainer_init_per_worker=trainer_init_per_worker, trainer_init_config=trainer_init_config, scaling_config=ScalingConfig(num_workers=args.num_workers, use_gpu...
DeepSpeed 先将模型加载到 CPU 上,然后将其拆分到 8 张 A100 上然后开始训练。使用CNN Dailymail 数据集进行训练大约需要 10 个小时,费用约为322 美元。 结果与实验 为了更好地了解硬件要求,我们对 FLAN-T5 XL 和 XXL 进行了一系列实验,以帮助我们评估和了解硬件需求以及训练这些模型的成本。