拷贝并且转换成 FP16 模型。 前向传播(FP16的模型参数) FP16的算子,直接计算操作;对 FP32 的算子,输入输出是FP16,计算的精度为FP32。反向时同理 loss 放大 s 倍 反向传播,也就是反向梯度计算(FP16的模型参数和参数梯度) 梯度乘以 1/s 利用FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数 其中放大系数 s 的选择...
利用FP16 的梯度更新 FP32 的模型参数 用户使用混合精度训练基本操作如下: # amp依赖Tensor core架构,所以model参数必须是cuda tensor类型model=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...)# GradScaler对象用来自动做梯度缩放 scaler = GradScaler()forepochinepochs:forinput,targetindata:optimi...
量化后的权重只需要原来的1/8的存储空间,但在实际使用时,需要将其解量化为全精度(FP16或FP32)格式。 下面是一个使用Torchtune实现QLoRA微调的示例代码: importtorchfromtorchtune.models.llama2 import qlora_llama2_7bfromtorchtune.trai...
# numpy对两个不同数据类型的数组进行点积运算 import numpy as np array_float16 = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=np.float16) # 创建fp16的二维数组 array_float32 = np.array([[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]], dtype=np.float32) # 创建fp32的二维数组 # 进行 np.dot 运算,numpy...
具体来说,QLoRA使用4-bit NF4(4-bit Normalized Fixed-Point)格式对预训练模型的权重进行量化。NF4格式使用一个比特表示符号,三个比特表示尾数,动态范围为[-8, 7]。量化后的权重只需要原来的1/8的存储空间,但在实际使用时,需要将其解量化为全精度(FP16或FP32)格式。
autocast(enable=True)`` 可以作为上下文管理器和装饰器来使用,给算子自动安排按照 FP16 或者 FP32 的数值精度来操作。 2.1.1 autocast算子 PyTorch中,只有 CUDA 算子有资格被 autocast,而且只有 “out-of-place” 才可以被 autocast,例如:a.addmm(b, c)是可以被 autocast,但是a.addmm_(b, c)和a.addmm...
线上某个基于Yolo的检查模型,由于对精度要求比较高,所以不能开启FP16,我们直接在FP32的模式下进行了TensorRT优化,并使用*kubeai-inference-framework*统一框架对GPU进程与CPU进程分离,最终得到... VirtualBox制作ubuntu14镜像 PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用...
混合精度训练:使用半精度浮点数(FP16)代替全精度浮点数(FP32)可以显著减少内存占用,但可能会牺牲一些精度。PyTorch提供了torch.cuda.amp自动混合精度库来帮助实现这一点。 总之,解决CUDA内存不足的问题通常需要根据你的具体模型和任务来定制解决方案。希望这些建议能帮助你有效地管理和优化GPU内存使用。
Create an FP16 tensor: >>> a = torch.randn((8,), device="cuda", dtype=torch.float16) Run torch.prod: FP16 input, FP16 output seems ok >>> torch.prod(a, dtype=torch.float16) tensor(-0.0152, device='cuda:0', dtype=torch.float16) FP32 input, FP32 output seems ok >>> tor...
量化:不使用32位浮点数(FP32)进行加权,而是使用半精度(FP16)甚至8位整数。 将模型从本机Pytorch / Tensorflow导出到适当的格式或推理引擎(Torchscript / ONNX / TensorRT ...) 第一种和第二种方法通常意味着对模型进行重新训练,而后两种方法则是在训练后完成的,本质上与您的特定任务无关。