Data Parallel:在批大小维度 batch_size 做“切分”,对梯度做“聚合”; Context Parallel:在序列维度 seq_len 做“切分”,对模型单层输出做“聚合”; Tensor Parallel:在维度 hidden_dim 做“切分”,对模型单层输出做“聚合”; Pipeline Parallel:在模型层数维度 N 做“切分”,对模型最终输出做聚合。 本文将尝试...
world_size = 8, pipeline_model_parallel_size = 4 tensor_model_parallel_size = 2 group_ranks如下图所示,即tp会按0和1卡、2和3卡...划分 print(group_ranks) vllm/distributed/device_communicators/base_device_communicator.py init_model_parallel_group()会返回一个GroupCoordinator类,它是一个用于管理...
下面是一个简单的伪代码示例,展示了如何在 PyTorch 中结合使用 Tensor 并行和 Pipeline 并行: python import torch import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.optim as optim from megatron import get_tensor_model_parallel_world_size from megatron import get_pipeline_model_parallel...
ppl.pmx/model_zoo/llama/modeling/static_batching/Model.py at master · openppl-public/ppl.pmx (github.com) Linear汇总结果 如上文,Attention层最后一个Linear、MLP层最后一个Linear都需要汇总结果,需要使用all_reduce算子。 ppl.pmx/torch_function/RowParallelLinear.py at master · openppl-public/ppl.pmx...
pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 来自:帮助中心 查看更多 → 训练启动脚本说明和参数配置 llama2-7b full 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel si...
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager You can also easily start a service using SGLang python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --trust-remote-code --tp 2 Usage...
--tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle 来自:帮助中心 查看更多 → 训练启动脚本说明和参数配置 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并...
DeepSeek-V3在14.8万亿个多样化的高质量token上进行预训练,并通过监督微调和强化学习充分发挥其能力。评估显示,DeepSeek-V3优于其他开源模型,性能与领先的闭源模型相当。DeepSeek-V3提供模型下载,并支持通过DeepSeek-Infer Demo、SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM和vLLM等多种方式在本地运行,实现标准化数据操作和统一...
生成对应的四个文件，因为TensorFlow将计算图的结构以及图上的变量参数值分开保存，这样能够为模型的载入...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Specifying device_id in init_process_group causes tensor parallel + pipeline parallel to fail · pytorch/pytorch@d765077