Accelerate提供了一个函数load_checkpoint_in_model可以完成该操作。用户可以加载本地的checkpoint或者使用from_pretrained来加载Transformers模型。 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM# 会报错checkpoint="facebook/opt-13b"model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint,device_map="auto",torch...
In the same code, as shown in Figure 1, it indicates that the code plans to use 4 GPUs. However, during the debugging process, I noticed that the model is only using 3 GPUs, as seen in the variables on the left side. Furthermore, in the code, the maximum memory usage per GPU (...
import torch del model del trainer torch.cuda.empty_cache()#显式地释放一部分不再需要的 GPU 内存,从而提供更多可用的内存给后续的操作。这个方法的调用不会影响到已经加载到 GPU 上的模型和数据,它只会释放那些被 PyTorch 认为可以被释放的内存部分 1. 数据预处理 跟之前一样,我们需要加载数据集、tokenizer...
On Google Cloud Platform it does not work, it loads the model on gpu, whatever I try. class OPT: def __init__(self, model_name: str = "facebook/opt-2.7b", use_gpu: bool = False): self.model_name = model_name self.use_gpu = use_gpu and torch.cuda.is_available() print(f"...
模型仓库(Model Repository):Git仓库可以让你管理代码版本、开源代码。而模型仓库可以让你管理模型版本、开源模型等。使用方式与Github类似。 模型(Models):Hugging Face为不同的机器学习任务提供了许多预训练好的机器学习模型供大家使用,这些模型就存储在模型仓库中。
最后,指定GPU或者CPU importtorch device=torch.device("cuda")iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device("cpu")model.to(device) 现在可以训练了。 训练循环 为了可以跟踪你的训练进度,可以用tqdm库来增加一个进度条。 from tqdm.autoimporttqdm
# Uncomment to instead load the model I trained earlier: # model = butterfly_pipeline.unet 步骤6:生成图像 我们怎么从这个模型中得到图像呢? 方法1:建立一个管道: from diffusersimportDDPMPipeline image_pipe = DDPMPipeline(unet=model, scheduler=noise_scheduler) ...
如果在上文构建应用模型镜像时,没有选择将 GFPGAN 模型打包到镜像中,那么我们就需要使用文件挂载的方式,来运行模型了。为了项目结构的清晰,我在项目中创建了一个名为model的目录,来存放上文中提到的模型文件。 完整的目录结构类似下面这样: . ├── data ...
(model_path,upscale,arch,channel_multiplier,bg_upsampler)def__call__(self,img):cropped_faces,restored_faces,restored_img=self._restorer.enhance(img,has_aligned=False,only_center_face=False,paste_back=True)returnrestored_faces[0][:,:,::-1](towhee.glob['path']('*.jpg').image_load['path...
モデル パッケージでトークナイザーが正しく指定されていないか、トークナイザーがないと、OSError: Can't load tokenizer for <model>エラーになる可能性があります。 ライブラリが見つからない 一部のモデルには、追加の Python ライブラリが必要です。 モデルをローカル環境で実行すると...