在使用local_rank参数之前,需要先定义进程组。进程组是指同一批次训练任务的多个进程,每个进程运行一份相同的模型,对同一份数据进行训练,以达到加快训练速度的效果。 常用的进程组包括nn.parallel.DistributedDataParallel、torch.distributed.launch等。 步骤二:指定local_rank参数 在创建进程组时,需要指定local_rank参数。
① --local_rank=LOCAL_PROCESS_RANK这个命令行参数由torch.distributed.launch提供,用于指定每个GPU在本地的rank。该命令行方法最常用: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--local_rank', default=0, type=int) # 该参数一定要以这种形式指定(即便不使用),因为命令行的laun...
同时,它还会为每个进程分配一个local_rank参数,表示当前进程在当前主机上的编号。例如:rank=2, local_rank=0表示第3个节点上的第1个进程。 在rank==0的进程内保存参数。 Env方式中,在init_process_group中,无需指定任何参数 合理利用local_rank参数,来合理分配本地的GPU资源 每条命令表示一个进程。若已开启的...
其标签必须为0~n-1,而且必须为1维的,如果设置标签为[nx1]的,则也会出现以上错误。 NOTE1 共享参数问题 在tensorflow中有variable_scope方法实现参数共享,也就是说对于2张图片,第二张训练时的权重参数与第一张图片所使用的相同,详见tf.variable_scope. 同样,在PyTorch则不存在这样的问题,因为PyTorch中使用的卷积(...
图中一共有4个进程,即world_size=4,那这样每个进程占用两块GPU,其中rank就是[0,1,2,3],每个节点的local_rank就是[0,1]了,其中local_world_size 也就是2。 这里需要注意的是,local_rank是隐式参数,即torch自动分配的。比如local_rank 可以通过自动注入命令行参数或者环境变量来获得) 。
@{ES_URL}", verify_certs=False, ssl_show_warn=False) ```* Metarank 服务本地启动 Metarank 服务,数据集参数(--data)指定转化... 技术 使用火山引擎云搜索服务构建搜图应用(以文搜图/以图搜图) 我们将获得图片的 URL 地址。``` def read_imgset(): path = '${下载的数据集所在路径}' documents...
参考链接：https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/builtin/rerank/index.html bge-re...
接入模型类型LLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, AudioLLM, Embedding, Rerank, Text-to-Image, Vision, AudioLLM, Text-to-Image, VisionLLM, Vision Function Call✅✅✅/ 更多平台支持(CPU, Metal)✅✅✅✅ 异构✅✅// ...
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解决此问题的一个直观想法是直接构造上下文,而不是使用2D相似度图。不幸的是,由于上下文特征的high-rank高阶属性,该方法面临着根本的困难。也就是说,上下文张量应该具有足够的容量,因为上下文因图像而异,并且这种大的多样性并不能由非常有限的参数来进行表示。