在这种情况下,您实际上可以使用完全相同的代码通过 HuggingFace Accelerate 在 CPU/GPU/多 GPU/TPU 上进行训练,而这对于纯 PyTorch 来说是不可能的。 在那里,您必须编写一堆 if-else 语句,以使您的管道足够强大,可以在任何类型的训练设置上运行。 如果您想调试 PyTorch 代码,那么在 CPU 上运行代码通常会很有帮...
该项目是HuggingFace的核心,可以说学习HuggingFace就是在学习该项目如何使用。 Datasets(github,官方文档): 一个轻量级的数据集框架,主要有两个功能:①一行代码下载和预处理常用的公开数据集; ② 快速、易用的数据预处理类库。 Accelerate(github,官方文档): 帮助Pytorch用户很方便的实现 multi-GPU/TPU/fp16。 Space(...
accelerate launch --config_file examples/accelerate_configs/multi_gpu.yaml--num_processes=1\ examples/scripts/sft.py\ --model_name google/gemma-7b \ --dataset_nameOpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25\ --batch_size2\ --gradient_accumulation_steps1\ --learning_rate2e-4\ --save_steps20_000...
As I mentioned above, I've got stuck in that situation. I used theaccelerate launchto utilize multi-GPU and DeepSpeed config provided byTRL example code. I also tried to usedeepspeeedzero2.yamlanddeepspeedzero3.yamlhowever, both of them did not work.. The running code is as follows: acce...
此外,我们还将展示如何使用 🤗 Accelerate 的 FSDP (Fully Sharded Data Parallel,全分片数据并行) 集成,在一台配备 8 个 80GB 显存的 A100 GPU 的机器上完全微调bigcode/starcoder(15.5B 参数)。训练目标是fill in the middle (FIM),其中训练序列的一部分被移动到序列的末尾,并且重排序后的序列被自回归地...
PyTorch version (GPU?): 1.10.0 (True) Accelerate default config: - compute_environment: LOCAL_MACHINE - distributed_type: MULTI_GPU - mixed_precision: no - use_cpu: False - num_processes: 8 - machine_rank: 0 - num_machines: 1 - gpu_ids: all - main_process_ip: None - main_process...
pip install accelerate Supported integrations CPU only multi-CPU on one node (machine) multi-CPU on several nodes (machines) single GPU multi-GPU on one node (machine) multi-GPU on several nodes (machines) TPU FP16/BFloat16 mixed precision ...
Bounty: Does one need to load the model to GPU before calling train when using accelerate? The specific issue I am confused is that I want to use normal training single GPU without accelerate and sometimes I do want to use HF + accelerate. In that case is it safe ...
我觉得最简单还是你基于函数直接写一个训练的loop,比如像huggingface的accelerator那样,只维持尽量少的功能...
1.使用autodl官方加速官方教程地址 在终端使用 `source /etc/network_turbo`在notebook使用 import ...