但实际上,所有的参数最后都会被强制分配到分配的第一张卡,从transformer分配的底层来看,to(device)中,device也与device_map中分配的一致,但无论to(device)中的device是npu:1,npu:2还是npu:3,都会被分配到第一张分配的卡中,即npu:1,我试过从npu:0开始分配,结果是所有参数被分配到npu:0中,大佬们可有办法解...
一、问题现象(附报错日志上下文): 用transformers 库推理参数量较大如果使用 device_map="auto" 这样使用多卡加载模型,就会涉及卡间移动 tensor 会出现以下报错: [ERROR] ASCENDCL(3534751,python):2024-06-06-15:04:20.381.859 [stream.cpp:151]3534751 aclrtSynchronizeStreamWithTimeout: [INIT][DEFAULT]synchro...
使用transformers的做简单的在线推理现在是需要指定device ID, torch_npu.npu.set_device("npu:0"),固定了单个NPU,不能支持原版的device map=auto,想问下如果是大于34B的这种模型,单卡不能跑的情况下,怎么进行多NPU推理的设置,一定要走ATB加速库TP并行那套吗?有没有简单的多卡推理的方法。本...
/root/miniconda3/envs/torch-1.11.0/lib/python3.7/multiprocessing/semaphore_tracker.py:144: UserWarning: semap hore_tracker: There appear to be 91 leaked semaphores to clean up at shutdown len(cache)) ---8卡 train_5.log 有报错 Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/...
{"device_id":"2","device_ip":"192.168.40.1"} ],"pod_name":"another1","server_id":"127.0.0.1"} ] } ],"status":"completed"} # encoding: utf-8importosimporttensorflowastfimporttensorflow.nnasnnimportnumpyasnp# import matplotlibimporth5py# matplotlib.use('Tkagg')importmatplotlib.pyplotas...
网络模型输入尺寸图片数/GPU学习率策略TRT-FP16-Latency(ms)mAPval0.5:0.95mAPval0.5Params(M)FLOPs(G)下载链接配置文件 PP-YOLOE-s 640 32 400e 2.9 43.4 60.0 7.93 17.36 model config PP-YOLOE-s 640 32 300e 2.9 43.0 59.6 7.93 17.36 model config PP-YOLOE-m 640 28 300e 6.0 49.0 65.9 23.43...