importosos.environ["cuda_visible_devices"]="0,1"fromaccelerateimportinfer_auto_device_map,init_empty_weights,load_checkpoint_and_dispatchfromtransformersimportAutoConfig,AutoModel,AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer# import gradio as gr# import torchimporttimetokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(".\\cha...
复制代码 `import transformers import torch model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B" pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto")` 我们可以通过打印这个管道的输出,来检查模型结构: 代码解读 复制代码 `pipel...
结合Colossal-AI在AI大模型系统优化领域的丰富积累，已迅速支持对Grok-1的张量并行。在单台8H800 80GB服务器上，推理性能相比JAX、HuggingFace的auto device map等方法，推理时延加速近4倍。使用教程 下载安装Colossal-AI后，启动推理脚本即可。./run_inference_fast.sh hpcaitech/grok-1模型权重将会被自动下载和加载...
AI代码解释 # Default mapforswapping dynamic modulesDEFAULT_DYNAMIC_QUANT_MODULE_MAPPINGS={nn.GRUCell:nnqd.GRUCell,nn.Linear:nnqd.Linear,nn.LSTM:nnqd.LSTM,nn.LSTMCell:nnqd.LSTMCell,nn.RNNCell:nnqd.RNNCell,} 这里,nnqd.Linear 就是 DynamicQuantizedLinear 就是 torch.nn.quantized.dynamic.modules...
"""# 大模型名称和模型定义model_name="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat"model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype="auto",device_map="auto")# 这里对大模型角色进行定义sys_content="You are a helpful assistant"# 获取千问 token 实例defsetup_qwen_tokenizer():returnAutoTokenizer.from_pr...
self.normalize = normalize_to_neg_one_to_one if auto_normalize else identityself.unnormalize = unnormalize_to_zero_to_one if auto_normalize else identity @torch.inference_mode()def p_sample(self, x: torch.Tensor, timestamp: int) -> torch.Tensor:b, ...
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seqmodel_id = "openai/whisper-large-v3"quanto_config = QuantoConfig(weights="int8")model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="cuda", quantization_config=quanto_config)你可查阅此 ...
static auto op = torch::Dispatcher::singleton() .findSchemaOrThrow("myops::myadd","") .typed<decltype(myadd)>();returnop.call(self, other); } 让我们来详细了解一下: 在第一行中,我们从调度程序中查找与我们要分派的运算符对应的类型化运算符句柄。findSchemaOrThrow接受两个参数:运算符的(命名空...
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼(Richard Feynman)和诺贝尔奖获得者的名言的支持:“我无法创造,就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义,生成网络学习真实数据分布的模式,并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。