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...
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...
import horovod.torch as hvd import torch # 初始化Horovod hvd.init() # 获取当前进程的GPU设备ID local_rank = hvd.local_rank() torch.cuda.set_device(local_rank) device = torch.device(f'cuda:{local_rank}') # 假设我们有一个模型和数据加载器 model = MyModel().to(device) dataloader = My...
import os 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。 来源:Tensorflow 学习...
ring-attention experiments. Contribute to cuda-mode/ring-attention development by creating an account on GitHub.
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...
torch.cuda.device_count()返回2，但torch.load(model_path，map_location='cuda:1')抛出一个错误因为...
推断速度测试(均进行8次重复测试,取总耗时,耗时采用torch.cuda.Event计算,同时对每一组测试均进行GPU预热,以防止顺序干扰) 常规输入测试 batch_size=8 seq_length=512的数据 较长文本测试 batch_size=1 seq_length=4096的数据 显存负载(单卡GPU最大显存占用) ...
这个错误通常发生在使用CUDA设备(GPU)时,但当前系统中没有可用的CUDA。torch.cuda.is_available()函数返回False表示系统不支持CUDA或者CUDA驱动未正确安装。 如果你的系统只有CPU而没有GPU,可以尝试使用torch.load函数,并指定map_location=torch.device(‘cpu’)参数来将模型加载到CPU上,如下所示: ...
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 gpu, instead of spilli...