采用CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3指定推理代码可见的GPU设备。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3python trans_glm4.py 在采用AutoModelForCausalLM.from_pretrained模型加载时,加入device_map="auto",模型会自动分配至CUDA_VISIBLE_DEVICES指定的GPU显卡,编号从0开始 ...
fromaccelerateimportinfer_auto_device_mapdevice_map = infer_auto_device_map(my_model, max_memory={0:"10GiB",1:"10GiB","cpu":"30GiB"}) 当PyTorch 加载模型时,他会先加载 CUDA 内核,这个就占据了 1-2GB 的显存(根据 GPU 的不同会略有区别)。因此能够使用的 GPU 显存要小于实际标定显存。可以使...
比如不需要处理切分点之间的通讯(例如layer0和layer1被切到两张卡上,他们之间的共享张量其实是需要搬运的,但是accelerate可以用hook帮我们完成这个事情)。所以我们只需要交付一个映射,也就是一开始提到的device_map。 在hf auto里,这个事情是一个两部曲,通过transformers的utils的get_balanced_memory获取每张卡上的最大...
All on-stream APIs are asynchronous with respect to the host, but the non-blocking variants are enqueued on an internal stream and the execution order is controlled using cudaEvent. Stream order is guaranteed in both cases. When issuing multiple operations in a kernel, the recommended method is...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 1. 2. 此时的代码为选择了编号为2 的GPU AI检测代码解析 # python设置系统变量的方法 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "8,9,10,11,12,13,14,15" 1. 2. 注意,在代码中指定设备时,重新从0开始计,而不是从8开始。
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want model.to(device) 1. 2. 3. 4. 补充:pytorch中model.to(device)和map_location=device的区别 一、简介 在已训练并保存在CPU上的GPU上加载模型时,加载模型时经常由于训练和保存模型时设备不...
transformers==4.31.0 python==3.10.6 bitsandbytes==0.40.2 torch==2.0.1 Whenever I set the parameterdevice_map='sequential', only the first gpu device is taken into account. For models that do not fit on the first gpu, the model returns a cuda OOM, as if only running on the first ...
问CUDA:cudaDeviceSynchronize返回错误码30EN2.在发布模式下运行时，当我增加线程比例时，它是normal.but...
System Info If I load a model like this model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("models/opt-13b", device_map='auto', load_in_8bit=True) and then do model = None torch.cuda.empty_cache() the VRAM is not freed. The only way I have fou...
model.to(device)那里报错RuntimeError: CUDA error: out of memory,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。