冻结模型的部分层参数,在pl中通过设置model.parameter()的参数requires_grad=False,例如一些研究表明bert保留最后四层,效果不会下降太多。为了提升模型训练、推理速度可以冻结前几层的参数。 使用梯度累加,在pl中通过设置trainer的参数accumulate_grad_batches。 参考链接 Pytorch-Lightning Docs Pytorch-Lightning distributed...
如上图所示,对于应用程序,首先其有一个线程池用来处理输入该应用程序的输入数据。对于神经网络中,该线程池中的线程可以是一个是包装了推理模型的线程。如图从线程池中引申出来的单个线程(推理线程),该线程会调用JIT解释器来一个接一个地执行该与推理模型线程中的操作。该模型线程可以调用fork(fork是分叉的意思,如上...
在model.py 文件中定义的ColaModel类继承自 PyTorch Lightning 的 LightningModule。该模型采用BERT(一种双向编码器表示,源自 Transformers)的简化版本作为文本表示的核心模型。 class ColaModel(pl.LightningModule): def __init__(self, model_name="google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2", lr=1e-2): super(...
而在Pytorch Lightning的1.2版本中,便加入了对Shared Training的支持。 虽然在小哥的实验过程中,并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。 但他认为,这种方法在其它实验中可能会提供帮助,尤其是在不使用单一GPU的大模型方面。 模型评估和推理中的优化 在模型评估和推理期间,梯度不需要用于模型的前向传递。 因此,...
在model.py 文件中定义的 ColaModel 类继承自 PyTorch Lightning 的 LightningModule。该模型采用 BERT(一种双向编码器表示,源自 Transformers)的简化版本作为文本表示的核心模型。 classColaModel(pl.LightningModule):def__init__(self, model_name="google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2", lr=1e-2):super(...
而在Pytorch Lightning的1.2版本中，便加入了对Shared Training的支持。虽然在小哥的实验过程中，并没有看到训练时间或内存占用方面有任何改善。但他认为，这种方法在其它实验中可能会提供帮助，尤其是在不使用单一GPU的大模型方面。模型评估和推理中的优化 在模型评估和推理期间，梯度不需要用于模型的前向传递。因此，...
import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64),
与PyTorch Lightning摆脱样板的目标兼容,Flash打算通过Lightning快速,灵活地高效训练,推理和微调模型。用户可以使用Lightning和PyTorch覆盖其任务代码,以为其技能组找到正确的抽象级别。 Flash的工作原理 Flash包含Tasks的集合 。Flash Tasks是使用SOTA方法解决日常问题的激光聚焦对象。它们旨在使推理,微调和训练和谐。它目前支持...
2. 模型架构 在model.py 文件中定义的 ColaModel 类继承自 PyTorch Lightning 的 LightningModule。该模型采用 BERT(一种双向编码器表示,源自 Transformers)的简化版本作为文本表示的核心模型。 classColaModel(pl.LightningModule):def__init__(self,model_name="google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2",lr=1e-...