device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer0~95、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer0~48分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是...
device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer095、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer048分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是空闲...
device_map='auto'。为了实现支持,模型类需要实现 _no_split_modules 属性。这是我导入和配置LLM的方法from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer # Choose a model appropriate for your task model_name = "emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrain...
device_map并行:自动计算如何将模型拆分到多个显卡上。比如一个模型按照顺序分为embedder、layer095、output,device_map可能将这些参数均分到两张显卡上,比如embedder、layer048分配到显卡1上,layer49~95、output分配到显卡2上。相比Megatron,device_map方式较为低效,因为使用该方法训练或推理时,显卡1计算时显卡2是空闲...
直接试试把profile.py里导入模型传入的参数device改成device_map,之后报错消失 能跑出结果: todo 1.测试脚本跑完之后还有报错(不过不影响测试): 2.研究里面的kv cache的使用情况(确定一下),试试取消kv cache后的推理速度和显存占用 3.试试kv cache quantization model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ...
device_map="auto" quantization_config=nf4_config ) 这样模型差不多可以进行推断了。但是我们还需要设置一下的参数: 冻结量化参数以防止训练, 在所有归一化层和 LM 头中使用FP32(未量化),以确保模型的稳定性 如果使用梯度检查点,需要配置model.enable_input_require_grad() ...
device_map="auto" quantization_config=nf4_config ) 这样模型差不多可以进行推断了。但是我们还需要设置一下的参数: 冻结量化参数以防止训练, 在所有归一化层和 LM 头中使用FP32(未量化),以确保模型的稳定性 如果使用梯度检查点,需要配置model.enable_input_require_grad() ...
device_map={"":0},#调用GPU,并使用accelerate加载模型 max_memory=max_memory, torch_dtype=torch.bfloat16, quantization_config=BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,#计算时采用BF16最快,默认为FP32 ...
device_map="auto" ) 1. 2. 3. 4. 5. 也可以使用BitsAndBytesConfig类来进行高级的设置 AI检测代码解析 from transformers import BitsAndBytesConfig nf4_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, ...
MP 模型并行。模型并行分为多种方式,如tensor并行、device_map、流水线并行、FSDP等。 tensor并行:将矩阵拆分到多张显卡上,比如,将一个2048x2048的矩阵,拆分为两个1024x2048的矩阵,在前向推理时在显卡间通讯,完成一次推理,这样一个模型的显存需求就被平均拆分到两个显卡上。tensor并行最知名的框架是Megatron。