tf.data.Dataset可以帮助我们高效地加载和预处理数据,并且支持设置 batch_size。 假设我们有一个包含训练数据和标签的数据集train_dataset,我们可以使用batch方法来设置 batch_size: batch_size=32train_dataset=train_dataset.batch(batch_size) 1. 2. 通过设置train_dataset的 batch_size 为 32,我们将训练数据划分...
现在,我们来设置真正的 batch_size。在前面的步骤中,我们只是为数据加载器指定了一个初始的batch_size参数,但实际上,我们还需要根据具体的硬件和模型情况来设置真正的batch_size。 device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')batch_size=32# 你可以根据硬件和模型性能进行调整batch_size=batc...
当batch size 为 1,即在计算机上仅生成单个预测流时,这是相同的等式,就像在大多数硬件(如英伟达的 GPU)上一样,当你降低精度时,会出现线性加速:使用 fp16 代替 fp32 时,FLOPS 会翻倍,转到 int 8,FLOPS 会再增加一倍,用 int4 时再次加倍。 由于llama.cpp 使用目前深度学习推理中较为激进的 int4 格式,因此...
当batch size 为 1,即在计算机上仅生成单个预测流时,这是相同的等式,就像在大多数硬件(如英伟达的 GPU)上一样,当你降低精度时,会出现线性加速:使用 fp16 代替 fp32 时,FLOPS 会翻倍,转到 int 8,FLOPS 会再增加一倍,用 int4 时再次加倍。 由于llama.cpp 使用目前深度学习推理中较为激进的 int4 格式,因此...
一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)的张量,表示输入的查询(q)或键(k)向量。 输出: 一个形状与输入相同的张量,但每个向量经过旋转编码处理。 作用: 通过生成与位置ID对应的旋转向量,RotaryEmbedding可以在不显式使用位置编码的情况下,引入位置信息,使模型能够更好地理解序列中的位置信息。 Rotary...
view(batch_size, seq_len, dim) xk = xk.view(batch_size, seq_len, dim) xv = xv.view(batch_size, seq_len, dim) # attention 操作之前,应用旋转位置编码 xq, xk = apply_rotary_emb(xq, xk, freqs_cis=freqs_cis) # scores.shape = (batch_size, seq_len, seqlen) scores = torch....
一个形状为(batch_size, sequence_length, hidden_dim)的张量,表示经过非线性变换后的输出。 • 作用: MLP层通常包含两个线性投影和一个非线性激活函数(如SiLU),用于增加模型的表达能力。具体步骤是: • 输入通过第一个线性投影,生成一个中...
batch_size, kv_seq_len, num_key_value_heads, head_dim=key_layer.shape#使用索引操作 index_first_axis 来避免不必要的内存复制,减少IOkey_layer =index_first_axis( key_layer.reshape(batch_size*kv_seq_len, num_key_value_heads, head_dim), indices_k ...
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py --ckpt_dir llama-2-7b/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 这条命令使用torchrun启动了一个名为example_text_completion.py的PyTorch训练脚本,主要参数如下: ...
:param x: 待归一化的tensor,通常为模型某一层的输出,形状为 (batch_size, ..., dim) ''' returnx * torch.rsqrt(x.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + self.eps) # 前向传播 # 返回经过标度的归一化张量作为RMSNorm层的输出 defforward(self, x): ...