实现方式也非常简单,把之前加载模型时device_map参数的值从{"": dist.get_rank()}改成'auto'就可以了: model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True,device_map='auto',# pytorch 自适应拆分模型并分配给各个 GPU) 然后执行代码时不用分成N个进...
device_map="cuda") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( old_model, ...
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，推理结果也能保持对齐。如下图中Grok-1 greedy search的运行测试。更多详情可参考...
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。 生成模型是无监督学习的子类别,因为它们通过尝试生成样本来学习基本模式。 他们通过推送低维潜向量和参数向量来了解生成图像所需的重要特征,从...
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, ...
在深度学习中,量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor,以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近 4 倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的 int8 计算,可以快 2~4 倍。
generated::initialize_autogenerated_functions(); autoc_module = THPObjectPtr(PyImport_ImportModule("torch._C")); } 用来初始化cpp_function_types表,这个表维护了从cpp类型的函数到python类型的映射: static std::unordered_map<std::type_index, THPObjectPtr> ...
map_entry.first, py::reinterpret_steal<py::object>( torch::autograd::functionToPyObject( map_entry.second))); }returnfuncs; }) .def("_send_functions", [](constContextPtr& ctx) {std::map<int64_t, py::object> funcs;for(constauto& map_entry : ctx->sendFunctions()) { ...
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...
auto jitFuture = rpcAgent->send( // 发送出去,就是给后向传播过程的下一个节点 rpcAgent->getWorkerInfo(fromWorkerId_), std::move(gradCall).toMessage(), // 这里调用了PropagateGradientsReq::toMessageImpl rpc::kUnsetRpcTimeout, deviceMap_); ...