device_map是一个用于指定模型参数在不同计算设备上(如CPU、GPU、磁盘等)分布的映射。在深度学习中,特别是处理大型模型时,由于单个设备的资源限制,常常需要将模型的不同部分分配到多个设备上以提高效率和性能。 2. device_map的作用 资源管理:device_map允许开发者更精细地控制模型参数在硬件资源上的分配,从而更有效...
device_map={"transformer.h.0":"cuda:0",# 第一部分放在GPU0"transformer.h.1":"cuda:1",# 第二部分放在GPU1#...根据模型结构继续分配}model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,device_map=device_map) 三、总结 本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法,多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVIC...
至于根据每张显卡上可容纳内存的infer_auto_device_map,我们可以来看看其分配过程。 分配原理很简单,就是把module的结构树,自上而下的尝试分配。这会导致比如小模型,一整块非常高抽象层级的module能放进最后一个device的时候,不会再被进一步细分,导致其他显卡空置。 Treating module model. Not enough space on 0 ...
infer_auto_device_map()(或在load_checkpoint_and_dispatch()中设置device_map="auto")是按照 GPU、CPU 和硬盘的顺序分配模型模块(防止循环操作),因此如果你的第一个层需要的 GPU 显存空间大于 GPU 显存时,有可能在 CPU/硬盘上出先奇怪的东西(第一个层不要太大,不然会发生奇怪的事情)。 load_checkpoint_and...
在阿里云社区 https://developer.aliyun.com/article/1418647 了解到 Qwen1.5-72B-GPTQ-Int4能够部署在2张3090上,由Qwen官方手动切割huggingface中的device_map。但遗憾的是该方法非“Qwen1.5”版本。 请问能够提供一个关于Qwen1.5-72B-GPTQ-Int4,3090四卡分割的device_map吗?
最后通过ioctl调用do_resume函数建立mapped device和映射表之间的绑定关系,事实上该过程就是通过dm_swap_table函数将当前dm_table结构指针值赋予mapped_device相应的map域中,然后再修改mapped_device表示当前状态的域。 通过上述的4个主要步骤,device mapper在内核中就建立一个可以提供给用户使用的mapped device逻辑块设备...
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System Info transformers==4.31.0 python==3.10.6 bitsandbytes==0.40.2 torch==2.0.1 Whenever I set the parameter device_map='sequential', only the first gpu device is taken into account. For models that do not fit on the first gpu, the mod...
pipline中不能使用device_map参数pipeline_se = pipeline(Tasks.sentence_embedding, model=model_id, device_map='auto') 报错如下: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/root/miniconda3/envs/modelscope/lib/python3.8/site-packages/modelscope/pipelines/...
device_map = self.chatglm_auto_configure_device_map(num_gpus) self.device_map = self.chatglm_auto_configure_device_map(num_gpus) elif 'moss' in model_name.lower(): device_map = self.moss_auto_configure_device_map(num_gpus, model_name) self.device_map = self.moss_auto_configure_device...