torch.cuda.set_device(0) # 选择第一个GPU作为默认设备 model = DataParallel(model) # 将模型加...
“balanced_low_0” 会在除了第一个GPU上的其它GPU上平衡划分模型,并且在第一个 GPU 上占据较少资源。这个选项符合需要在第一个 GPU 上进行额外操作的需求,例如需要在第一个 GPU 执行 generate 函数 “sequential” 按照GPU的顺序分配模型分片,从 GPU 0 开始,直到最后的 GPU(那么最后的 GPU 往往不会被占满,...
trainer默认自动开启torch的多gpu模式,这里是设置每个gpu上的样本数量,一般来说,多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近,否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定,比如快gpu 跑一个batch需要5秒,跑10个batch 50秒,慢的gpu跑一个batch 500秒,则快gpu还要等慢gpu跑完一个batch然后一起更新weights,速度反而更慢了。
最后,KantaiBERT 使用训练好的模型执行一个实验性的下游语言建模任务,并使用伊曼纽尔·康德的逻辑填充掩码。 到本章结束时,您将了解如何从头开始构建一个Transformers模型。您将拥有足够的Transformers知识,以应对使用强大的预训练Transformers(如 GPT-3 引擎)的第四次工业革命挑战,这需要不仅有开发技能,还需要实施能够实现...
DeepSpeed ZeRO-2主要用于训练,因为它的功能对推理没有用。 DeepSpeed ZeRO-3也可用于推理,因为它允许在多个GPU上加载大型模型,这在单个GPU上是不可能的。 Transformers可以通过两个选择来集成DeepSpeed: 通过Trainer来集成DeepSpeed的核心功能。这是一种已经为你做好的集成方式——你只需要简单的提供配置文件或者使用我...
2019 年 10 月:BART和T5,两个使用与原始 Transformer 模型相同架构的大型预训练模型(第一个这样做) 2020 年 5 月,GPT-3,GPT-2 的更大版本,无需微调即可在各种任务上表现良好(称为零样本学习zero-shot learning) 这个列表并不全,只是为了突出一些不同类型的 Transformer 模型。大体上,它们可以分为三类: ...
以字节为单位计算模型大小时,需要将参数量乘以所选精度的大小 (以字节为单位)。例如,如果我们使用 BLOOM-176B 模型的 Bfloat16 版本,其大小就应为字节字节176×109×2字节=352GB!如前所述,这个大小需要多个 GPU 才能装得下,这是一个相当大的挑战。
首先,我们准备一个输入文本并定义一个函数来测量 Bark 生成过程的延迟及其 GPU 显存占用情况。 text_prompt="Let's try generating speech, with Bark, a text-to-speech model"inputs=processor(text_prompt).to(device) 测量延迟和 GPU 内存占用需要使用特定的 CUDA 函数。我们实现了一个工具函数,用于测量模型...
在系统方面,我们介绍了第一个多模式序列并行(MM-SP)系统,该系统能够实现长上下文训练和推断,在256个GPU上实现2M上下文长度的训练。MM-SP也很高效,在纯文本设置中比环形序列并行快2.1倍-5.7倍,比威震天LM快1.1倍-1.4倍。此外,它与拥抱脸Transformers无缝集成。对于模型训练,我们提出了一个五阶段流水线,包括对齐、...
多GPU并行 目录结构 .├── base │ ├── base_dataset.py │ ├── base_model.py │ ├── base_trainer.py │ ├── __init__.py ├── configs │ ├── binary_classification │ │ ├── active_learning_word_embedding_text_cnn.yml │ │ ├── transformers_cnn.yml │ │ ...