一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 🤗 Transformers 提供了便...
在HuggingFace 中有个重要的关键字是 device_map,它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上。 设置参数device_map="auto",Accelerate会自动检测在哪个设备放置模型的哪层参数(自动根据你的硬件资源分配模型参数)。其规则如下: 首先充分利用GPU上的显存资源 如果GPU上资源不够了,那么就将权重存储到内存 如果内存还不够用了...
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。 自定义性比较匮乏。例如在知识蒸馏场景下,基于logits的...
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...
With the following program: import os import time import readline import textwrap os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"] = "1" os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://huggingface.co" os.environ["ACCELERATE_USE_MPS_DEVICE"] = "True" impor...
seeingthingscommented, Oct 15, 2022 Having the same issue when using the MPS fallback method; to get the server working w the PyTorch nightlies method try installing optimum via pip: python -m pip install git+https://GitHub.com/huggingface/optimum.git ...
A new version of the following files was downloaded from https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b:-modeling_chatglm.py . Make sure todouble-check theydonot contain any added malicious code. To avoid downloading new versions of the codefile, you can pin a revision. ...
我尝试使用 HuggingFace Transformer 通过运行以下代码来创建管道(代码在 SageMaker Jupyter 实验室上运行):pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) ...
System Info transformers version: 4.25.1 Platform: Linux-5.15.0-56-generic-x86_64-with-glibc2.17 Python version: 3.8.15 Huggingface_hub version: 0.11.1 PyTorch version (GPU?): 1.11.0 (True) Tensorflow version (GPU?): not installed (NA) F...
System Info System Info Hardware: Amazon Linux EC2 Instance. 8 NVIDIA A10G (23 GB) Python 3.10.14 CUDA Version: 12.3 accelerate==0.34.2 bitsandbytes==0.44.1 nvidia-cublas-cu12==12.1.3.1 nvidia-cuda-cupti-cu12==12.1.105 nvidia-cuda-nvrtc-...