使用Huggingface Trainer 时如何指定使用哪个 GPU Ari*_*t12 2 huggingface-transformers HuggingFace 提供如下的training_args。当我使用 HF trainer 训练模型时,我发现默认使用 cuda:0。我浏览了 HuggingFace 文档,但仍然不知道在使用 HF 训练器时如何指定在哪个 GPU 上运行。
在单GPU上训练400,000个评论数据是非常耗时的(在A100 80G版本上呢?),为了节省时间,这里值关注一个特定产品领域的语料。为了选择这个领域,我们将englist_dataset转换为pandas.DataFrame格式,并且按照产品领域来统计数据量,如下。 english_dataset.set_format("pandas")english_df=english_dataset["train"][:]# Show ...
首先我们来看一下在hugging face中的trainer.py[2] 在传入的class transformers.TrainingArguments配置文件类中,我们可以发现一个叫做gradient_checkpointing的入参。当这个参数为True时,将启用检查点技术来节省显存。 该参数描述如下: gradient_checkpointing(bool,optional, defaults toFalse) — If True, use gradient...
我使用了以下Python脚本之一(例如:run_clm.py),其中trainer.train()在那里:https://github.com/...
batch_size 可以加快训练速度,因为每次更新计算时参考了更多的样本信息,同时也可以充分利用 GPU 的并行...
我假设你正在使用QLORA + PEFT。确保在创建模型时使用device_map=“auto”,transformers trainer会处理剩...
the full code of trainer HF:https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.33.3/src/transformers/trainer.py#L846 Bounty: Does one need to load the model to GPU before calling train when using accelerate? The specific issue I am confused is that I want to use nor...
trainer = Trainer( # Function that returns the model to train. It's useful to use a function # instead of directly the model to make sure that we are always training # an untrained model from scratch. model_init=model_init, # The training arguments. ...
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}, ...
3. 使用trl和SFTTrainer指令微调 Llama 2 我们将使用最近在由 Tim Dettmers 等人的发表的论文“QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation”中介绍的方法。QLoRA 是一种新的技术,用于在微调期间减少大型语言模型的内存占用,且并不会降低性能。QLoRA 的 TL;DR; 是这样工作的: ...