fromdatasetsimportload_datasetfromlightningimportFabricimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchmetricsfromtransformersimportAutoTokenizerfromtransformersimportAutoModelForSequenceClassificationfromwatermarkimportwatermark fromlocal_dataset_utilitiesimportdownload_dataset, load_dataset_into_to_dataframe, partitio...
首先准备一个干净的Anaconda环境 conda create -n llama_local conda activate llama_local 下载LLAMA代码 git clone https://github.com/juncongmoo/pyllama.git cd pyllama 下载需要的包 pip install -r requirements.txt pip install -e . pip install gptq 最后下载模型权重,模型权重的下载可以从hugging faces...
default=-1, type=int) # 输入当前进行分配GPU编号 torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 设置当前进行分配GPU编号 # 数据设置 train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) # 把数据平分到每个GPU上
首先，企业需要安装和管理复杂的集群软件，如 Kubernetes，然后还需要研究清楚如何在上层安装和管理 AI 相关的工具栈。而目前流行的能在本地环境运行 LLM 的方法，如 LMStudio 和 LocalAI，却大都只支持在单台机器上运行，而没有提供多节点复杂集群环境的支持能力。GPUStack 支持基于任何品牌的异构 GPU 构建统一管理...
最近在研究 LLM 的推理加速,发现要想优化到极致,就必须深入到底层硬件。Flash Attention,Paged Attention 都属于在硬件层面而非算法层面的优化。 注:NLP(十七):从 FlashAttention 到 PagedAttention, 如何…
fromdatasetsimportload_datasetfromlightningimportFabricimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchmetricsfromtransformersimportAutoTokenizerfromtransformersimportAutoModelForSequenceClassificationfromwatermarkimportwatermark fromlocal_dataset_utilitiesimportdownload_dataset, load_dataset_into_to_dataframe, partitio...
我首先解释什么是 FSDP，然后我们将了解如何修改标准 QLoRA 微调代码以在多个 GPU 上运行它。对于实验和演示，我使用 Llama 3.1 70B，但它对其他 LLM 的工作方式类似。对于硬件，我依靠RunPod 提供的 2 个 RTX 3090 GPU（推荐链接）。使用 2 个 RTX 4090 GPU 会更快，但成本更高。我还制作了一个笔记本，...
from local_dataset_utilitiesimportIMDBDataset deftokenize_text(batch):returntokenizer(batch["text"],truncatinotallow=True,padding=True,max_length=1024)deftrain(num_epochs,model,optimizer,train_loader,val_loader,fabric):forepochinrange(num_epochs):train_acc=torchmetrics.Accuracy(task="multiclass",num...
攻击代码基本上会将 GPU 上任何未初始化的本地内存转储到全局内存中，允许攻击者读取该数据。即使对于专业爱好者来说，编写执行此操作的代码也不难，研究人员指出。他们甚至提供了OpenCL的示例监听代码:__kernel void listener(__global volatile int *dump) { local volatile int lm[LM_SIZE]; for (int...
因此，LLMs发展至今有一个显著的特点，那就是对于分布式技术，对于多个计算节点协同工作的需求越来越强烈。在这样的背景下，互联技术的重要性就凸显出来了。根据木桶理论，各个节点间的数据交换效率决定了整体GPU集群内部拓扑架构层数、计算效率、速度、延迟和准确性。换句话说，在高带宽、高密度数据互联的人工智能时代，...