第18~23行:将tvm和torchscript的执行结果进行对比 第25~33行:进行性能对比 # 创建Infer使用的runtimedev=tvm.device(target.kind.name,0)module=graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev))tt_a=tvm.nd.array(inputs["input_ids"].numpy
在启动模型训练阶段，作者使用 torchrun 来更加灵活地运用样本，并且易于被调整，就像 Amazon SageMaker 及 Google Cloud Vertex AI 一样。对于 torchrun 和 FSDP，作者需要对环境变量 ACCELERATE_USE_FSDP 和 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING 进行设置，来告诉 transformers/accelerate 使用 FSDP 并以节省内存的方式加载...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install Hu...
import torch import torch.nn.functional as F from datasets import load_dataset+ from accelerate import Accelerator+ accelerator = Accelerator()- device = 'cpu'+ device = accelerator.device model = torch.nn.Transformer().to(device) optim = torch.optim.Adam(model.parameters()) dataset = ...
在启动模型训练阶段,作者使用 torchrun 来更加灵活地运用样本,并且易于被调整,就像 Amazon SageMaker 及 Google Cloud Vertex AI 一样。 对于torchrun 和 FSDP,作者需要对环境变量 ACCELERATE_USE_FSDP 和 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING 进行设置,来告诉 transformers/accelerate 使用 FSDP 并以节省内存的方式加载模型...
PyTorch 2.0引入了**torch.compile()**来加速模型,这篇文章我们将介绍如何使用**torch.compile()**来加速Hugging Face和TIMM库的模型。 torch.compile() 使得尝试不同的编译器后端变得容易,从而使用单行装饰器 torch.compile() 使 PyTorch 代码更快。它可以直接在 nn.Module 上工作,作为 torch.jit.script() 的...
%pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" ...
使用PyTorch 和 Hugging Face 的transformers库以bf16精度运行模型。 使用IPEX以bf16精度运行模型,并使用 torchscript 对模型进行图化。 实验环境配置: 硬件(CPU): 第四代 Intel 至强 8480+,整机有 2 路 CPU,每路 56 个核。 对PyTorch 模型进行评估时仅使用单路 CPU 上的 56 个核。
dataset["test"].to_json("test_dataset.json", orient="records", force_ascii=False) 使用PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 来微调 LLM 接下来使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 对大语言模型进行微调。作者是在分布式设备中运行模型,因此需要使用 torchrun 和 python 脚本启动训练。
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA%pip install "torch==2.2.2" tensorboard# Install Huggin...