python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5 --device cpu 对于Vicuna-7B 模型大概需要30G内存,对于Vicuna-13B模型大概需要60G内存。 如果使用AVX512_BF16/AMX加速CPU推理,命令如下: CPU_ISA=amx python3 -m fastchat.serve.cli --model-path lmsys/vicuna-7b-v1.5 --device cpu ...
按照这种方式,Device 之间的点对点通信次数(量)直接翻了 virtual_pipeline_stage 倍,但空泡比率降低了,若定义每个 Device 上有个 virtual stages,或者论文中也叫做 model_chunks,这个例子中,所以现在前向时间和反向时间分别是,空泡时间是,int. 是为了表示一个约束条件,即 micro-batch 数量需是 Device 数量整数倍。...
from transformers import BertTokenizer, BertModel 为了更快的计算,我们必须将设备从CPU更改为GPU device = torch.device("cuda") 下一步是加载数据集并查看数据集中的前 5 条记录。 df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/movie.csv') df.head() 我们将把数据集分成训练集和验证集。您还可以将数据拆...
device='cpu', ) # 超参数:最多512个Token sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=512) # 模型推理输出 outputs = llm.generate([text], sampling_params) for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0]....
python3 -m fastchat.serve.cli--model-path/home/model_zoo/vicuna/vicuna-13b--devicecpu 模型推理(Web UI方式) 如果想要以web UI方式提供服务,则需要配置3个部分。 1) web servers,用户的交互界面 2) model workers,托管模型 3) controller,用以协调web server和model worker ...
device='cpu', ) # 超参数:最多512个Token sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=512) # 模型推理输出 outputs = llm.generate([text], sampling_params) for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0]....
为了更快的计算,我们必须将设备从CPU更改为GPU device = torch.device("cuda") 下一步是加载数据集并查看数据集中的前 5 条记录。 df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/movie.csv') df.head() 我们将把数据集分成训练集和验证集。您还可以将数据拆分为训练集、验证集和测试集,但为了简单起见,我只...
一念选择了相对底层的 AscendC 接口来实现自定义算子的方案。这套接口与 Nvidia Cuda 的接口类似,有 device,stream 等常用的对象接口。AscendC 接口当前在成熟度和性能方面与 Nvidia Cuda 还有不少差距。通过与华为共建和华为卡的广泛使用,我们相信 AscendC 这层接口实现的 LLM 算子性能会越来越好。
一念选择了相对底层的 AscendC 接口来实现自定义算子的方案。这套接口与 Nvidia Cuda 的接口类似,有 device,stream 等常用的对象接口。AscendC 接口当前在成熟度和性能方面与 Nvidia Cuda 还有不少差距。通过与华为共建和华为卡的广泛使用,我们相信 AscendC 这层接口实现的 LLM 算子性能会越来越好。
如果你正在使用它,demo会报错 Find an error initializing the WebGPU device OperationError: Required ...