从图中可以看出,我已经利用transformer的device_map帮助我分出了各参数及应该在的npu卡的编号 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
复制链接地址 如果是transformer模型,记得可以支持配置device_map="auto"自动将模型分配到多卡推理;如果是其他模型,可以到对应模型处咨询 huangyunlong 将任务状态从TODO 修改为WIP 4个月前 huangyunlong 将任务状态从WIP 修改为DONE 4个月前 登录 后才可以发表评论 状态 DONE TODO WIP DONE CLOSED REJEC...
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_3.log 还在等待 ---8卡 train_4.log 有报错 Traceback (most recent call ...
{"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...
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...