Fast TransformersTransformers are very successful models that achieve state of the art performance in many natural language tasks. However, it is very difficult to scale them to long sequences due to the quadra
[huggingface transformers预训练模型如何下载至本地,并使用? - 知乎] 词的Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name, **{"cache_dir": model_args.cache_dir, "use_fast": model_args.use_fast_tokenizer, "revision": model_args.model_revision, "use_auth_token": True i...
第二个是 SAM 在矩阵乘法中花费了大量的 GPU 时间（上图中的深绿色），这在 Transformers 中很常见。如果能够减少 SAM 模型在矩阵乘法上花费的 GPU 时间，我们就可以显着加快 SAM 的速度。接下来本文用 SAM 的吞吐量 (img/s) 和内存开销 (GiB) 来建立基线。之后就是优化过程了。Bfloat16 半精度（加上 GPU...
BetterTransformer 功能集 (feature set) 支持一般的 Transformer 模型在推理过程中,无需修改模型即可进行 fastpath 执行 此外改进还包括对 Transformer 模型中常用 size 进行加速的 add+matmul 线性代数内核,现已默认启用嵌套 Tensor。 不再支持旧的 CUDA 版本,引入 Nvidia 推出的最新 CUDA 版本。这使得 PyTorch 和新...
HuggingFace Transformers提供了两种类型的 Tokenizer：Base 和 Fast。它们之间的主要区别在于 Fast Tokenizer...
第二个是 SAM 在矩阵乘法中花费了大量的 GPU 时间(上图中的深绿色),这在 Transformers 中很常见。如果能够减少 SAM 模型在矩阵乘法上花费的 GPU 时间,我们就可以显着加快 SAM 的速度。 接下来本文用 SAM 的吞吐量 (img/s) 和内存开销 (GiB) 来建立基线。之后就是优化过程了。 Bfloat16 半精度(加上 GPU...
PyTorch 2.0 版本包括 PyTorch Transformer API 新的高性能实现，以前称为「Better Transformer API」，现在更名为 「Accelerated PyTorch 2 Transformers」。研发团队表示他们希望整个行业都能负担得起训练和部署 SOTA Transformer 模型的成本。新版本引入了对训练和推理的高性能支持，使用自定义内核架构实现缩放点积注意力...
[ICLR 2024] Official PyTorch implementation of FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention - NVlabs/FasterViT
事实上，新功能的亮点之一是Accelerated Transformers，之前被称为Better Transformers。另外，PyTorch 2.0正式版包含了一个新的高性能PyTorch TransformAPI实现。PyTorch项目的一个目标，是让最先进的transformer模型的训练和部署更加容易、快速。Transformers是帮助实现现代生成式人工智能时代的基础技术，包括GPT-3以及GPT-4...
BERT全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers[1],是一种用于语言表征的预训练模型。 它基于谷歌2017年发布的Transformer架构,通常的Transformer使用一组编码器和解码器网络,而BERT只需要一个额外的输出层,对预训练进行fine-tune,就可以满足各种任务,根本没有必要针对特定任务对模型进行修改。