根据我们的模型自动推断my_model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(lora_config.base_model_name_or_path,return_dict=True,quantization_config=bnb_config,device_map="auto",trust_remote_code=True,load_in_8bit=True#这个设置可能会将量化减少到8位speedupinferenceandreducesmemory...
use_cache=False if gradient_checkpointing else True, # this is needed for gradient checkpointing device_map="auto", load_in_4bit=True ) # Prepare the model (freeze, cast FP32, enable_require_grads, activate gradient checkpointing) model = prepare_model_for_kbit_training( model, use_gradie...
quant_config = GPTQConfig(bits= 4 , dataset = “c4” , tokenizer=tokenizer) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map= “auto” , quantization_config=quant_config) QLoRA(2023 年 5 月) 在深入研究 QLoRA 之前,我们先简单介绍一下LoRA。LoRA(大型语言模型的低秩自适应)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" 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="auto" quantization_config=nf4_config ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 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 ...
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...
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。