for device in devices[1:]: new_state_dict = torch.utils._pytree.tree_map(lambda x: x.clone().to(device), state_dict) state_dicts.append(new_state_dict) # call forward in devices separately ys = [] for t, state_
devices)# 或者 state = flax.jax_utils.replicate(state)forepochinrange(5):foridx,(xs,ys)inenumerate(train_loader):xs=jax.tree_map(lambdax:x.reshape((jax.local_device_count(),-1)+x.shape[1:]),xs)ys=jax.tree_map
为了解决Yolo v1的不足,作者使用了融合了多种思路来提高了网络的性能,使得mAP得到大幅度提升;为了加快推理速度,使用新的模型结构;为了能检测出更多的对象,提出了新的联合训练机制,结合分类数据集(如ImageNet)和检测数据集(如COCO和VOC),使得YOLO V2能检测出更多的类别。 在提高网络性能上,作者使用了以下的思路: ...
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 ...
代码:https:///jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 数据集 使用RSOD遥感数据集,VOC的数据格式如下: RSOD是一个开放的目标检测数据集,用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机,油箱,运动场和立交桥,以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 数据集包括4个文件夹,每个文件夹包含一种对象: ...
数据较多或者模型较大时,为提高机器学习模型训练效率,一般采用多GPU的分布式训练。 按照并行方式,分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种, 模型并行:分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU,或者同一层内部的不同参数被分配到不同GPU; ...
Dropped support for Triton < 2.2.0 (versions without ASTSource) (#143817) C++ Extensionspy_limited_api=Trueis now built with-DPy_LIMITED_API(#145764) We formally began respecting thepy_limited_api=Truekwarg in 2.6 and stopped linkinglibtorch_python.sowhen the flag was specified, as libtorch...
(e.__traceback__) from None 1527 if not allow_non_graph_fake: 1528 _ = tree_map_only( 1529 torch.Tensor, functools.partial(ensure_graph_fake, tx=tx), ret_val 1530 ) File ~/.virtualenvs/xxx/lib/python3.10/site-packages/torch/_dynamo/utils.py:1486, in get_fake_value(node, tx, ...
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...
知道你们在催更,这不,模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中,我们带领大家成功部署了第一个模型,解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始,我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节,就能规避大量的模型部署问题。