如果可用,我们还会将模型加载到 GPU 上,否则加载到 CPU 上。 pipeline() 随后将根据需要将所有输入/...
在这种情况下,您实际上可以使用完全相同的代码通过 HuggingFace Accelerate 在 CPU/GPU/多 GPU/TPU 上...
我们已经将其集成到了transformers的Trainer中,详见博文通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更大更快的训练[10]。最近,PyTorch 已正式将 Fairscale FSDP 整合进其 Distributed 模块中,并增加了更多的优化。 Accelerate 🚀: 无需更改任何代码即可使用 PyTorch FSDP 我们以基于 GPT-2 的 Large (762M) 和 XL...
ok,回到trainer。 data_collator(DataCollator,optional) – The function to use to form a batch from a list of elements oftrain_datasetoreval_dataset. Will default todefault_data_collator()if notokenizeris provided, an instance ofDataCollatorWithPadding()otherwise. data_collator是huggingface自定义的...
trainer_init_per_worker=trainer_init_per_worker, trainer_init_config={ "batch_size":16, # per device "epochs":1, }, scaling_config=ScalingConfig( num_workers=num_workers, use_gpu=use_gpu, resources_per_worker={"GPU":1,"CPU": cpus_per_worker}, ...
fromtransformersimportAutoTokenizercheckpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)raw_inputs=["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","I hate this so much!",]# 要指定我们想要返回的张量类型(PyTorch、TensorFlow 或普...
使用trl与SFTTrainer指令微调 Llama 2 测试模型、进行推理 1. 定义应用场景细节并创建指令的提示词模板 在描述应用场景前,我们要更好的理解一下究竟什么是指令。 指令是一段文本或提供给大语言模型,类似 Llama,GPT-4 或 Claude,使用的提示词,用来指导它去生成回复。指令可以让人们做到把控对话,约束模型输出更自然...
登陆后复制fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,DataCollatorForSeq2Seq,Trainer,TrainingArguments fromdatasetsimportload_dataset frompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_model frompeftimportPeftModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2-0.5B-Instruct") ...
When trying to run the last linetrainer.train(), the kernel crashes. When reducing the batch size to 1, it works, but it is exceeeedingly slooow... (more than 1000 hours expected)... It seems to run on theCPU (also from Intel). Is there any way to make use of my IntelGPU t...
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。