可以通过设置no_split_module_classes来设置(传入一个模型名称列表),如下所示(下面的OPTDecoderLayer从哪里来,为什么就可以起到效果)。 device_map = infer_auto_device_map(model, no_split_module_classes=["OPTDecoderLayer"]) 返回结果为: 'model.decoder.embed_tokens': 0, 'model.decoder.embed_positions'...
generator=pipeline(model="openai/whisper-large",device=0) 如果模型对于单个 GPU 来说太大,则可以设置 device_map=“auto” 以允许Accelerate自动确定如何加载和存储模型权重。 #!pip install accelerategenerator=pipeline(model="openai/whisper-large",device_map="auto") 请注意,如果传递了 device_map=“auto”...
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...
以4 比特加载模型的基本方法是通过在调用from_pretrained方法时传递参数load_in_4bit=True,并将设备映射设置成“auto”。 fromtransformersimportAutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_4bit=True, device_map="auto") ... 这样就行了! 一般地,我们...
设计device map 可以使用其他device map映射方式，通过设置device_map参数（例如"auto", "balanced", "balanced_low_0", "sequential"），或者手工设置这个字典（如果控制欲很强，或者有特殊需求）。读者可以操控模型在meta设备上的所有层（计算device_map）。当读者没有足够GPU显存来加载完整的模型时（...
device_map="balanced", torch_dtype=torch.float16 ) 完整代码在这里。 显存优化小结 所有的基准测试都用了 2B 参数量的 SD3 模型,测试在一个 A100-80G 上进行,使用fp16精度推理,PyTorch 版本为 2.3。 我们对每个推理调用跑十次,记录平均峰值显存用量和 20 步采样的平均时长。
Projects1 Security Insights Additional navigation options New issue device_map="auto"doesn't use all available GPUs whenload_in_8bit=True#22595 Closed 2 of 4 tasks yukw777opened this issueApr 5, 2023· 12 comments yukw777commentedApr 5, 2023 ...
因此实际上,这应该是教程中的一个小错误,我们不需要手动设计(前两天在Huggingface GitHub上提了issue,作者证实了,确实不用手动设置)。 下面开始正式使用pytorch来训练: 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...
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()# 切换到推理模式returnmodel 批处理优化:在处理大规模文本数据时,合理的批处理可以显著提高推理速度。以下是一个支持长文本分割和动态批处理的实现,代码如下: ...