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(链接):Space提供了许多好玩的深度学习应用,可以尝试玩一下。 Hugging Fac...
✨ 从架构来看,Falcon 180B 可以被看做是 Falcon 40B 的升级版本 🔍 并在其基础上进行了创新,比如利用 multiquery attention 等来提高模型的可扩展性。Falcon 180B 是使用 Amazon SageMaker 在多达 4096 个 GPU 上同时对 3.5 万亿个 token 进行训练,总共花费了约 7,000,000 个 GPU 时,这意味着 Fal...
Multi GPU inference on RTX 4090 fails with RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered (Assertionindex >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"failed.)#24056 4 tasks kunaldeoopened this issueJun 6, 2023· 24 comments ...
I'm trying to run T0_3B inference on a single A10 GPU, so I don't need ZeRO here or multi-GPU inference. Using your suggestion to run bf16 inference without deepspeed, I'm casting both the model and inputs to bfloat16, but PyTorch returns RuntimeError: Expected tensor for argument ...
TGI是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。其功能主要有: 连续组批、流式词元输出、多 GPU 张量并行以及生产级的日志记录和跟踪等。 你可在 Hugging Face 的推理终端上部署 Mixtral,其使用 TGI 作为后端。要部署 Mixtral 模型,可至模型页面,然后单击Deploy -> Inference Endpoints按钮...
gpu_count = 1 pod = runpod.create_pod( name="Llama-7b-chat", image_name="ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:0.9.4", gpu_type_id="NVIDIA RTX A4500", data_center_id="EU-RO-1", cloud_type="SECURE", docker_args="--model-id TheBloke/Llama-2-7b-chat-fp16", ...
在我们确定了用于使用 LoRA 进行微调的基础模型之后,我们加载了一个正常的稳定扩散管道。我们将使用DPMSolverMultistepScheduler对其进行自定义,以实现非常快速的推理: importtorch fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_base, torch_dtype...
# 使用nproc_per_node参数设置要使用的gpu数量。python-mtorch.distributed.launch\--nproc_per_node8pytorch/summarization/run_summarization.py\--fp16\--model_name_or_patht5-small\--do_train\--do_eval\--dataset_namecnn_dailymail\--dataset_config"3.0.0"\--source_prefix"summarize: "\--output_...
这些trainer为了吸引更多人使用,肯定要加尽可能多的功能,比如基本的日志、tensorboard、断点重训、训练时...
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。更多详情可参考...