对比Huggingface Transformers和FasterTransformerHF: Accuracy: 39.4722% (2034/5153) (elapsed time: 146.7230 sec) FT: Accuracy: 39.4722% (2034/5153) (elapsed time: 13.0032 sec) 可以看到它们的准确率一致,但是FasterTransformer比Huggingface Transformers的推理速度更加快速。模型并行推理(多卡)对于像GPT3(175B)...
对比Huggingface Transformers和FasterTransformer HF: Accuracy: 39.4722% (2034/5153) (elapsed time: 146.7230 sec) FT: Accuracy: 39.4722% (2034/5153) (elapsed time: 13.0032 sec) 可以看到它们的准确率一致,但是FasterTransformer比Huggingface Transformers的推理速度更加快速。 模型并行推理(多卡) 对于像GPT3(175...
可以看到它们的准确率一致,但是FasterTransformer比Huggingface Transformers的推理速度更加快速。 模型并行推理(多卡) 对于像GPT3(175B)、OPT-175B这样的大模型,单卡无法加载整个模型,因此,我们需要以分布式(模型并行)方式进行大模型推理。模型并行推理有两种方式:张量并行和流水线并行,前面已经进行过相应的说明,这里不再...
模型并行。FT 使用张量并行 (TP) 和流水线并行 (PP) 技术将基于Transformer架构的神经网络拆分到多个 G...
[2] Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. “BERT: Pre-Training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.”ArXiv:1810.04805 [Cs], October 10, 2018.http://arxiv.org/abs/1810.04805. [3] Yang, Zhilin, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime Carbonell...
import os, sys#from tkinter import _Paddingimport numpy as npimport jsonimport torch#import tritongrpcclientimport argparseimport timefrom transformers import AutoTokenizerimport tritonclient.grpc as grpcclient# create tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/mnt/model/bloom-7b1', padding_...
from transformers import ( T5Tokenizer, T5TokenizerFast ) import tritonclient.http as httpclient # Initialize client client = httpclient.InferenceServerClient( URL, concurrency=request_parallelism, verbose=verbose ) # Initialize tokenizers from HuggingFace to do pre and post processings # (convert text...
Transformers 是当今最具影响力的 AI 模型架构之一,正在塑造未来 AI 研发的方向。它们最初是作为自然语言处理 (NLP) 的工具而发明的,现在几乎用于任何 AI 任务,包括计算机视觉、自动语音识别、分子结构分类和金融数据处理。考虑到如此广泛使用的是注意力机制,它显着提高了模型的计算效率、质量和准确性。
不久之前,机器之心曾发文对英伟达开源的 Faster Transformer 进行了简要介绍。为向读者更细致的解读Faster Transformer背后的优化原理与细节, 9 月 26 日,NVIDIA 中国区 GPU 计算专家团队高级工程师将来带一场线上分享,详解 Faster Transformer。 Faster Transformer 综述 ...
Transformers 是当今最具影响力的 AI 模型架构之一,正在塑造未来 AI 研发的方向。它们最初是作为自然语言处理 (NLP) 的工具而发明的,现在几乎用于任何 AI 任务,包括计算机视觉、自动语音识别、分子结构分类和金融数据处理。考虑到如此广泛使用的是注意力机制,它显着提高了模型的计算效...