安装fairseq2n 可能有些 tricky,这里对上面的操作做一些解释: -DFAIRSEQ2N_USE_CUDA=ON 是启用 CUDA 的 key flag -DPython3_INCLUDE_DIRS=/usr/include/python3.12 是使用 Python 3.12 的 key flag -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc 是使用 CUDA 12.1 的 key flag -DCMAKE_CUDA_ARC...
多GPU训练时,fairseq的ddp-backend常带来一些困扰,不合适的设定往往会导致CUDA报错,而fairseq官方文档和代码没有详细地介绍它的用法。 本博文浅讲一下它涉及的Distributed Data Parallel backend(ddp-backend)机制,简单聊聊其算法原理和实现方法、以及讲一些笔者在实践中总结的Trouble-Shooting心得。 本文基于fairseq最新(20...
Encountering error: Unrecognized tensor type ID: AutogradCUDA
根据我的一篇文章安装 cuda,修改环境变量 --> 创建 conda 虚拟环境 --> 安装 torch --> 安装 apex --> 安装 fairseq。 然后就遇到问题了。我一通折腾,改了个流程: 删除conda 的环境,删除 conda 缓存的包,删除 cuda 的环境变量 --> 创建 conda 虚拟环境 --> 安装 torch --> 安装 fairseq --> 修改 ...
如果需要加速训练,这里需要安装apex(如果是在conda虚拟环境中安装,则需要cuda版本与cudatoolkit版本一致): git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" \ ...
通过torch.cuda.get_device_capablity(0)[0]可以确定GPU是否支持半精度(值小于7则不支持,大于7则支持。)# --no-epoch-checkpoints: 只储存最后和最好的检查点# --save-dir: 训练过程中保存中间模型,默认为checkpoints。# --label-smoothing 0.1:将label_smoothed_cross_entropy损失默认为0的label-smoothing值...
我已经在一台新机器上安装了python 3.8,pytorch 1.7和fairseq0.10.1,然后从运行python 3.6,pytorch 1.4和fairseq0.9.0的机器上复制脚本和模型模型已加载并准备好,其中包含: model = TransformerModel.from_pretrained(...)model.cuda() 然后与以下命令一起使用:desired output typeLong。由于使用cli也失败了,...
目前，Fairseq-py需要GitHub库里的PyTorch。有多种安装方式，我们建议使用Miniconda3并按照说明安装：从 https://conda.io/miniconda.html 安装 Miniconda3; 创建并激活Python 3环境。安装PyTorch：conda install gcc numpy cudnn nccl conda install magma-cuda80 -c soumith pip install cmake pip install cffi git ...
默认情况下,python train.py会占用电脑中所有可用的GPU,可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境来选择特定的GPU,或者改变使用的GPU数目。 有一点需要注意,batch大小是基于每个batch的最大token数来设置的,你需要基于系统中可用的GPU内存,选取一个稍小的值。 生成翻译 ...
可以用apply_bpe.py脚本中的wmt14.en-fr.fconv-cuda/bpecodes文件。@@是延续标记,原始文本可以通过sed s/@@ //g来恢复,此外把 --remove-bpe 标记传递到generate.py也有同样的作用。在生成BPE词汇之前。输入文本需要用mosesdecoder中的tokenizer.perl来标记。