在ModelScope中，如果你处在多显卡环境下，设置device_map='auto'，训练在ModelScope中，如果你处在多...
glm4_9b_chat template_type = get_default_template_type(model_type) model_id_or_path = None model, tokenizer = get_model_tokenizer(model_type, model_id_or_path=model_id_or_path, model_kwargs={'device_map': 'auto'}) model.generation_config.max_new_tokens = 128 model = Swift.from_...
device_map='auto'后面加一下torch_dtype=torch.float16、torch.bfloat16或'auto'. 此回答整理自...
from modelscope.models import Model model = Model.from_pretrained('ZhipuAI/chatglm2-6b', device_map='auto', revision='v1.0.12') 2、数据加载 使用的modelscope模块是MsDataset 加载本地数据集、加载huggingface hub的数据集,加载modelscope的数据集等,官方目前支持的文件格式有:csv、txt、json、jsonl、p...
device_map="auto" ) # 配置LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, lora_config) 1. 2. 3. 4.
clone().to(device) embedding.__old_forward = old_forward embedding.forward = _new_forward @register_model( ModelType.internvl_chat_v1_5, 'AI-ModelScope/InternVL-Chat-V1-5', @@ -4268,7 +4254,8 @@ def get_model_tokenizer_internvl(model_dir: str, _patch_output_device_map(model....
fromflaskimportFlask, requestfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_dir ='/usr/src/app/gemma-2b-it'app = Flask(__name__) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto")@app.route('/invoke...
evalscope eval \ --model Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \ --model-args revision=master,precision=torch.float16,device_map=auto \ --generation-config do_sample=true,temperature=0.5 \ --dataset-args '{"gsm8k": {"few_shot_num": 0, "few_shot_random": false}}' \ --datasets gsm8k \ --...
来自_训练(“Qwen/Qwen-2-Audio-7B-指令”)模型=Qwen2用于条件生成的音频.from_pretrained(“Qwen/Qwen2-音频-7B-Instruction”,device_map=“auto”)对话=[ {“角色”:“用户”,“内容”:[ {“type”:“audio”,“audio_url”:https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/...
分布式训练:支持分布式数据并行(DDP)、device_map简易模型并行、DeepSpeed ZeRO2 ZeRO3、FSDP等分布式训练技术。 量化训练:支持对BNB、AWQ、GPTQ、AQLM、HQQ、EETQ量化模型进行训练。 RLHF训练:支持纯文本大模型和多模态大模型的DPO、CPO、SimPO、ORPO、KTO、RM、PPO、GRPO等人类对齐训练方法。