device_map是一个用于指定模型参数在不同计算设备上(如CPU、GPU、磁盘等)分布的映射。在深度学习中,特别是处理大型模型时,由于单个设备的资源限制,常常需要将模型的不同部分分配到多个设备上以提高效率和性能。 2. device_map的作用 资源管理:device_map允许开发者更精细地控制模型参数在硬件资源上的分配,从而更有效...
intcontainer, group, device, i;structvfio_group_status group_status ={ .argsz=sizeof(group_status) };structvfio_iommu_type1_info iommu_info = { .argsz =sizeof(iommu_info) };structvfio_iommu_type1_dma_map dma_map = { .argsz =sizeof(dma_map) };structvfio_device_info device_info ...
device_map是一个在使用Hugging Face的transformers库,特别是处理大型模型和多GPU环境时非常重要的参数。它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算设备上,以实现资源的有效分配和利用。这个参数在进行模型并行或分布式训练时特别有用。 2.2 自动配置,如device_map="auto" 使用device_map="auto"时,Hugging Face的...
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在HuggingFace 中有个重要的关键字是 device_map,它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上。 设置参数device_map="auto",Accelerate会自动检测在哪个设备放置模型的哪层参数(自动根据你的硬件资源分配模型参数)。其规则如下: 首先充分利用GPU上的显存资源 如果GPU上资源不够了,那么就将权重存储到内存 ...
device_map设置为全部放在同一gpu,devicemapper的多路径 1.功能:可以将多个物理设备合成为一个逻辑设备,可以做普通的合并,或者实现类似raid0的条带化,还可以用来屏蔽硬盘中的坏道扇区,还可做lvm快照来备份数据库,或者通过零设备文件来模拟非常大的设备,用于测
其中device_map就是模型中每个module和device的映射,auto在文档里声称默认是通过完全均匀切分的方法进行分配(然而并不是,见下文)。详细介绍可以参考huggingface accelerate中关于大尺寸模型推断的文档。 这个功能很不错,然而,他也存在一些缺陷,我们将列举出一些场景。
我在使用device_map='auto'后,就会在某些layer中报错,tensor分布在了多个GPU上,请问如何解决?Member JustinLin610 commented Apr 11, 2024 device_map='auto' will automatically enables your model to run on multiple GPUs. If you would like to use only 1 GPU, you can set device or set the ...
A map device is provided, comprising: - a foldable carrier device, - visual orientation information permanently depicted on the carrier device, the visual orientation information representing a map of a fixed predetermined physical area, - at least one optoelectronic indicator device fixed on the ...
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