表示第0号和第1号GPU上最多提供10GB的显存、以及不超过30GB的内存给模型权重加载使用。 from accelerate import infer_auto_device_map device_map = infer_auto_device_map(my_model, max_memory={0: "10GiB", 1: "10GiB", "cpu": "30GiB"}) 当PyTorch加载模型时,他会先加载CUDA内核,这个就...
infer_auto_device_map,load_checkpoint_in_model,dispatch_modelimporttorchcuda_list='6,7'.split(',')memory='35GiB'model_path='xxx'no_split_module_classes=LlamaForCausalLM._no_split_modulesmax_memory={int(cuda):memoryforcudaincuda_list}config=LlamaConfig.from_pretrained(model_path)with...
博主进行了以下更改,因为在微调期间,模型的性能会变得非常慢,并且发现它在CPU和GPU之间在来回切换。在他删除了以下几行之后,运行过程变得好多了。(当然也可以不删)vim configs/deepspeed_config.json 删除以下行 "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "offload_para...
下游任务通常需要利用有标注数据集进行训练,数据集合使用D 进行表示,每个样例由输入长度为n 的文本序列x = x1x2...xn 和对应的标签y 构成。 首先将文本序列x 输入GPT 模型,获得最后一层的最后一个词所对应的隐藏层输出h(L)n ,在此基础上通过全连接层变换结合Softmax 函数,得到标签预测结果。 其中 为全连接...
因为它的网络参数减少了33%(前向传递速度也是两倍)。特别是对于像6 GB VRAM这样的小GPU内存,它可能...
TL;DR; 将训练加速了 3 倍。在这儿获得更多信息FlashAttention。 Flash Attention 目前仅支持 Ampere (A10, A40, A100, …) & Hopper (H100, …) GPU。 你可以检查一下你的 GPU 是否支持,并用下面的命令来安装它: 注意: 如果您的机器的内存小于 96GB,而 CPU 核心数足够多,请减少MAX_JOBS的数量。在我们...
# use less memory as possible. tokenizer=tokenizer, # Function that will be called at the end of each evaluation phase on the whole # arrays of predictions/labels to produce metrics. compute_metrics=compute_metrics ) # ... train the model!
max memory used is 9 GB when running the code is that because of GPU memory or RAM memory? It must use the GPU for processing Nvidia-smito make sure which Pid takes out 3.91 GiB memory. Then usekill -9 -pid_numberto release the memory for GPU. You may run the script smoothly....
我想用CPU跑这个模型,我尝试按huggingface上面的https://huggingface.co/IEITYuan/Yuan2-2B-hf/blob/main/README.md 的调用方法并修改为 import torch, transformers import sys, os sys.path.append( os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.path.pa
model_name="deepseek-ai/DeepSeek-V2"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True)#`max_memory`should besetbased on your devices max_memory={i:"75GB"foriinrange(8)}#`device_map`cannot besetto`auto`model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,trust_remote...