--use_bnb_nested_quant True \ --bnb_4bit_quant_storage bfloat16 \ If QLoRA is not used. FSDP is all fine, but during training, it will meet OOM error with some long training example. So I am trying to use FDSP
int 和 float 之间的转换可以通过 () 和 t.float()实现,默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type() 实现 example: 假设 t 为 torch.float16 的 Tensor, t=t.type(float32) 将 float16 转为 float32 。 t=t.float32 和 t=t.torch.float32 都是错的。 t.size(...
方法Descinplace bfloat16() TPU专用数据类型,相当于float32截取前16位 True double() 改变元数据为双精度 True float() 将数据类型转换为float32 True half() 将数据转换为半精度数据 True2.2.8 设备选择通过model.cpu()将模块置于cpu处理;通过model.cuda(device=None)选择将模块置于选择的显卡上进行处理!
默认情况下其他的模块(例如torch.nn.LayerNorm)会被转化为torch.float16,但是其实你也可以使用上文中提及的torch_dtype强行改成3232位。 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float...
已经支持1B到175B大模型训练; 全面的训练模式 支持混合精度训练,包括Float32、Float16、BFloat16等; 支持Pytorch模型的预训练、微调和续训练。 组合的分布式策略 支持Data Parallel、Tensor Parallel、Sequence Parallel、Fully Sharded Data Parallel、Pipeline等分布式策略及其组合。 自动计算优化和显存优化 使用手动的Grad...
扩展torch.tensor(data,dtype = torch.float64) tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64) 1. 2. 3. 四个函数的区别之一:前两个将np映射到tensor然后产生一个copy改变np不改变tensor。但是后两个保留np到tensor的映射,改变np,他们的tensor数值也改变了 data = np.array([1,2,3]) data #输出array([1,...
数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16,数据格式支持ND。非varlen场景支持四维输入,包含BNSS格式、BN1Skv格式、1NSS格式。如果非varlen场景Sq大于1024或varlen场景、每个batch的Sq与Skv等长且是sparse_mode为0、2、3的下三角掩码场景,可使能alibi位置编码压缩,此时只需要输入原始PSE最后1024行进行内存优化,即alibi_compress =...
print(b, b.dtype) 【运行结果】 torch的浮点数与整数的默认数据类型 tensor([1, 2, 3]) torch.int64 tensor([1., 2., 3.]) torch.float32 1.2 dtype修改变量类型 a = torch.tensor([1,2,3], dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.], dtype=torch.float64) ...
本教程将通过一个示例介绍生成对抗网络(DCGAN),在教程中,我们将训练一个生成对抗网络 (GAN) 模型来生成新的名人头像。这里的大部分代码来自pytorch/examples中的 DCGAN 实现,然后笔者通过 C# 移植了代码实现,本文档将对该实现进行详尽的解释,并阐明该模型的工作原理和原因,阅读本文不需要 GAN 的基础知识,原理部分比...