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...
MegatronLM的第一篇论文【Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism】是2020年出的,针对billion级别的模型进行训练,例如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和具有39亿参数的BERT模型。 分布式训练的模型并行有两种方式,一种是层间并行(inter-layer),也就是Pipeline流水...
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...
vllm serve gpt2 --tensor-parallel-size 4 --pipeline-parallel-size 2 @DavideHe Let me try to understand what you mean. We were using tp=32, so 18432/32 = 576 which is not divisible by weight quantization block_n = 128. So you are suggesting us to use tp=8 and pp=4 instead (...
NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork6k Star40.2k Code Issues1.4k Pull requests467 Discussions Actions Projects4 Security2 Insights Additional navigation options Description huangyunxin whyiug commentedon Feb 1, 2024 ...
InternLM2.5-7B-Chat-1M 支持 1 百万字超长上下文推理,且性能和 InternLM2.5-7B-Chat 相当。考虑到 huggingface Transformers 不直接支持 1M 上下文推理,我们优先推荐使用 lmdeploy 进行百万字超长上下文推理演示。在非超长上下文推理的情况下,你仍然可以使用 huggingface transformers,参考下面的样例代码。
--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 → 使用kv-cache-int8量化 运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将...
训练启动脚本说明和参数配置 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 ...
vllm [用法] [错误]:在mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1上运行Tensor并行推理(当前无法工作)"...