device_map 通常用于在分布式训练或并行计算环境中指定设备(如GPU)的映射关系。在不同的框架或库中,device_map的具体实现和用法可能有所不同。例如,在深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)或分布式计算库(如Horovod)中,都可能需要用到device_map来指定GPU。 2. 理解device_map如何用于指定GPUdevice_map的主要作用是将...
1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 一、固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras · GitHub) 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存...
调用dm_hash_insert将创建好的mapped device插入到device mapper中的一个全局hash表中,该表中保存了内核中当前创建的所有mapped device。 用户空间命令通过ioctl调用table_load函数,该函数根据用户空间传来的参数构建指定mapped device的映射表和所映射的target device。该函数先构建相应的dm_table、dm_target结构,再调用...
pip install accelerate-i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple 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 复制 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CU...
今天,在【NLP学习群】中,一位同学反馈,SFT时出现GPU报错,群里其他伙伴的方法用了还是没有解决,雄哥一看,马上给了处理方案。 01 报错信息分析: 报错信息如下: ValueError: The current `device_map` had weights offloaded to the disk. Please provide an `offload_folder` for them. Alternatively, make sure...
如果你指定device=n,pipeline会自动的把模型加载到指定的设备上。不管你用的是Pytorch还是Tensorflow。 generator = pipeline(model="openai/whisper-large", device=0) 如果这个模型对于一个GPU来说太大了,你可以设置device_map="auto",这样Accelerate会自动的决定怎样加载和存储模型的权重。
D3D11_MAP型別值,指定資源的 CPU 讀取和寫入許可權。 [in] MapFlags 類型:UINT 旗標,指定 GPU 忙碌時 CPU 執行的作業。 此旗標是選擇性的。 [out, optional] pMappedResource 類型:D3D11_MAPPED_SUBRESOURCE* 對應子資源之D3D11_MAPPED_SUBRESOURCE結構的指標。 請參閱關於 NULL 指標的一節。
一个D3D11_MAP类型的值,该值指定 CPU 对资源的读取和写入权限。 [in] MapFlags 类型:UINT 指定CPU 在 GPU 繁忙时执行的操作的标志。 此标志是可选的。 [out, optional] pMappedResource 类型:D3D11_MAPPED_SUBRESOURCE* 指向映射子资源的D3D11_MAPPED_SUBRESOURCE结构的指针。 请参阅有关 NULL 指针的备注部分...
这个方法显式地将模型 state_dict 中的每个参数移到 CPU 设备上,而不是隐式地指定 map_location 参数。同时,这可能会增加一些额外的计算时间,因为需要将模型的每一层从 GPU 转移到 CPU。 如果您在全部将模型参数移动到 CPU 设备后仍然遇到此问题,请检查您的电脑上是否已经安装了 PyTorch 并且版本是否正确。此外...
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