1. 确认device_map="auto"的使用上下文 device_map="auto"通常用于在单机多卡环境下,自动将模型的各个部分分配到不同的GPU上,以优化性能和资源利用。这种设置特别适用于大型模型,如GPT或T5等,它们可能包含数十亿个参数,单个GPU可能无法容纳整个模型。 2. 检查相关代码或配置文件是否正确 确保你的代码或配置文件中已...
ValueError: You can't train a model that has been loaded withdevice_map='auto'in any distributed mode. Please rerun your script specifying--num_processes=1or by launching withpython {{myscript.py}}. 从huggingface 下载有些模型训练会出现这个问题,有些不会。 如果出现这个问题,请考虑把模型下载到...
AI代码解释 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_...
device_map="auto"doesn't use all available GPUs whenload_in_8bit=True#22595 New issue System Info transformersversion: 4.28.0.dev0 Platform: Linux-4.18.0-305.65.1.el8_4.x86_64-x86_64-with-glibc2.28 Python version: 3.10.4 Huggingface_hub version: 0.13.3 ...
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)。
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...
ValueError: You can't train a model that has been loaded with `device_map='au,完整问题:ValueError:Youcan'ttrainamodelthathasbeenloadedwithdevice_map='auto'inanydistributedmode.Pleasererunyourscriptspecifying--n
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。
AutoSDK500 首页 相关页面 包 类 文件 com autonavi gbl map MapDevice device相关操作更多... Public 成员函数 MapDevice(MapDeviceImpl control) voidaddDeviceObserver(IDeviceObserverpIDeviceObserver) 设置Device回调观察者更多... voidremoveDeviceObserver(IDeviceObserverpIDeviceObserver) ...
I am not able to train larger model on two GPUs, does anyone know how to fix this with deepspeed? I tried to dispatch large model with my own dispatcher, but received OOM error. from accelerate import dispatch_model device_map = auto_configure_device_map(4) print(device_map) model = ...