from_config(config) device_map = infer_auto_device_map(model) 返回的device_map是一个字典,包含模型模块、权重(以及对应的设备)。下面是在Titan RTX上跑的device_map的结果。 {'model.decoder.embed_tokens': 0, 'model.decoder.embed_positions': 0, 'model.decoder.final_layer_norm': 0, '...
首先使用 device_map=“auto” 加载模型!我们将使用 facebook/opt-1.3b 作为我们的示例。 # pip install accelerateimporttorchfromtransformersimportpipelinepipe=pipeline(model="facebook/opt-1.3b",torch_dtype=torch.bfloat16,device_map="auto")output=pipe("This is a cool example!",do_sample=True,t...
System Info transformers==4.31.0 python==3.10.6 bitsandbytes==0.40.2 torch==2.0.1 Whenever I set the parameter device_map='sequential', only the first gpu device is taken into account. For models that do not fit on the first gpu, the mod...
# device_map="auto", ) 👀 Copy link ryzn0518commentedJun 1, 2023 Hi, I am on M2 MAX CHIP MACOS that has 12 CPU, 38 GPU. I am having issue with ever modification of this code snippet. Would you please tell me how I can correct it?
device_map="auto", ) messages = [ {"role":"user","content":"Who are you? Please, answer in pirate-speak."}, ] outputs = pipe( messages, max_new_tokens=256, ) response = outputs[0]["generated_text"][-1]["content"] print(response) ...
max_memory={i:"75GB"foriinrange(8)}model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True,device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16,max_memory=max_memory)model.generation_config=GenerationConfig.from_pretrained(model_name)model.generation_config.pad_token_id=model.gener...
在单台8H800 80GB服务器上,推理性能相比JAX、HuggingFace的auto device map等方法,推理时延加速近4倍。 使用教程 下载安装Colossal-AI后,启动推理脚本即可。 复制 ./run_inference_fast.sh hpcaitech/grok-1 1. 模型权重将会被自动下载和加载,推理结果也能保持对齐。如下图中Grok-1 greedy search的运行测试。
在单台8H800 80GB服务器上,推理性能相比JAX、HuggingFace的auto device map等方法,推理时延加速近4倍。 使用教程 下载安装Colossal-AI后,启动推理脚本即可。 ./run_inference_fast.sh hpcaitech/grok-1 模型权重将会被自动下载和加载,推理结果也能保持对齐。如下图中Grok-1 greedy search的运行测试。
fromtransformersimportAutoModelimporttorchdefsetup_optimization():"""优化模型加载配置"""model=AutoModel.from_pretrained("bert-base-chinese",device_map="auto",# 自动设备分配torch_dtype=torch.float16,# 使用半精度浮点数减少内存占用low_cpu_mem_usage=True# 分批加载模型参数)model.eval()# 切换到推理模...
首先是跟之前一样,我们需要加载数据集、tokenizer,然后把数据集通过map的方式进行预处理。我们还需要定义一个data_collator方便我们后面进行批量化处理模型: 代码语言:javascript 复制 from datasetsimportload_dataset from transformersimportAutoTokenizer,DataCollatorWithPadding ...