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...
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...
后台需要开启multipathd服务,优先级大小为0-1024 实验步骤: 存储端配置双网卡,配置/dev/sda6为iscsi设备 服务器端安装device-mapper-multipath包,连接iscsi设备 #vi /etc/multipath.conf 注释掉 blacklist { devnode "*" 不同厂商的配置是不一样的 } 取消注释 default{ udev_dir .. ...
其中device_map就是模型中每个module和device的映射,auto在文档里声称默认是通过完全均匀切分的方法进行分配(然而并不是,见下文)。详细介绍可以参考huggingface accelerate中关于大尺寸模型推断的文档。 这个功能很不错,然而,他也存在一些缺陷,我们将列举出一些场景。
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我在使用device_map='auto'后,就会在某些layer中报错,tensor分布在了多个GPU上,请问如何解决?Member JustinLin610 commented Apr 11, 2024 device_map='auto' will automatically enables your model to run on multiple GPUs. If you would like to use only 1 GPU, you can set device or set the ...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('google/gemma-2-27b-it', device_map='auto', quantization_config=bnb_config) print(device_map) --> OrderedDict([('model.embed_tokens', 0), ('lm_head', 0), ('model.layers.0', 0), ('model.layers.1', 0), ('model.layers.2', 0), ...
display lsw device-map命令用来查看芯片维护的device map表。 命令格式 display lsw device-map slot slot-id chip-id 参数说明 参数参数说明取值 slot slot-id 指定槽位号。 - chip-id 指定芯片编号。 - 视图 诊断视图 缺省级别 3:管理级 使用指南 Device map表用于实现报文的跨板转发。 使用实例 # 查...
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