最近作者在学习大模型分布式训练的相关知识,比如各种并行训练策略,包括 Data parallel、Tensor parallel、Context parallel、ZeRO 等。 个人理解,分布式训练的基本思路是“切分”+“聚合”。比如,假设模型输入的尺寸为 (batch_size, seq_len, hidden_dim) ,模型为一个 N 层的 Transformer。几种并行方式的基本思想如下...
size() assert output_size % tp_size == 0, \\ "output_size must be divisible by tensor parallel size" self.output_size_partition = output_size // tp_size self.weights = torch.nn.Parameter(torch.empty( self.output_size_partition, self.input_size)) nn.init.xavier_uniform_(self.weights...
Expected behavior / 期待表现 和tensor_parallel_size为1时表现一致 感觉不是模型文件的原因,也不是glm-4模型的问题,我用qwen的模型一样会有这个问题,当2卡的vllm出现kv空间不足的warning时就会出现感叹号。我在vllm的仓库了发现了类似的issue Qwen1.5-14B-Chat使用vllm==0.3.3版本在Tesla V100-PCIE-32GB显卡...
--enforce-eager However, when I run it with--tensor-parallel-size 4, the model does not finish loading and the server crashes after about 10 minutes: $python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --download-dir /mnt/nvme/models/ \ --...
详解MegatronLM Tensor模型并行训练(Tensor Parallel)的主要内容如下：背景介绍：Megatron-LM于2020年发布，专门针对十亿参数级别的语言模型进行训练，如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和39亿参数的BERT模型。模型并行训练有层间并行(inter-layer)和层内并行(intra-layer)两种方式，分别对应模型的竖切...
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 来自:帮助中心 查看更多 → 训练启动脚本说明和参数配置 context-parallel-size...
图片由译者附。GeForce GTX780 (Kepler)内存层次结构。Mei, X., & Chu, X. (2015). Dissecting GPU Memory Hierarchy Through Microbenchmarking. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 28, 72-86. 要执行矩阵乘法运算,我们需要合理利用 GPU 的内存层次结构,从速度较慢的全局内存到较快的二级...
ppl.pmx/torch_function/RowParallelLinear.py at master · openppl-public/ppl.pmx (github.com) 单独的Linear需要使用all_gather汇总结果 ppl.pmx/torch_function/ColumnParallelLinear.py at master · openppl-public/ppl.pmx (github.com) 参考文献: ...
Symbol<Device>op_device;bool need_check_mem_case=true;// Infer devicesif(!user_op_expr.has_device_infer_fn()){op_device=default_device;for(int i=0;i<outputs->size();i++){auto*tensor_impl=JUST(TensorImpl4Tensor(outputs->at(i)));*JUST(tensor_impl->mut_device())=default_device;}...
tf.slice(input_, begin, size, name=None) 对tensor进行切片操作,从input中抽取部分内容 inputs:可以是list,array,tensor begin:n维列表,begin[i] 表示从inputs中第i维抽取数据时,相对0的起始偏移量,也就是从第i维的begin[i]开始抽取数据 size:n维列表,size[i]表示要抽取的第i维元素的数目 ...