开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占卡0和3的资源报CUDA out of memory 最后在AutoModelForCausalLM内设置torch_dtype=torch.float16,将精度降为16位解决 踩这个坑主要是因为不知道不设置torch_d...
本人在调试推理代码过程中,由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16,将模型精度由32降低为16,导致总是CUDA out of memory。 开始是V100单卡32G尝试运行float32的baichuan2,报CUDA out of memory, 于是采用device_map="auto"多卡计算,未指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,导致总去抢占...
你也可以使用conda # CUDA 11.6 conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia 3、配置CUDA 本地配置CUDA的方法网上有很多教程,如CUDA配置。 本文中的CUDA配置主要是考虑在anaconda的环境下单独配置CUDA,方便满足不同项目的环境需求。参考:pip安装...
CUDA是NVIDIA公司推出的可利用GPU进行并行计算加速的开发工具。我个人比较习惯使用tensorflow,需要参考tensorflow官网的说明下载安装针对性的CUDA版本。官网链接:https://www.tensorflow.org/install/source_windows Windows下最多只能用到tensorflow_gpu-2.10.0,对应的CUDA版本是11.2,cuDNN是8.1,可以去NVIDIA开发者官网下载,...
步骤6:检查资源限制:GPU 和 CUDA KantaiBERT 在图形处理单元(GPU)上以最佳速度运行。 我们首先运行一个命令来查看 NVIDIA GPU 卡是否存在: #@title Step 6: Checking Resource Constraints: GPU and NVIDIA!nvidia-smi 输出显示了卡的信息和版本: 图4.3:NVIDIA 卡信息 ...
步骤6:检查资源限制:GPU 和 CUDA KantaiBERT 在图形处理单元(GPU)上以最佳速度运行。 我们首先运行一个命令来查看 NVIDIA GPU 卡是否存在: #@title Step 6: Checking Resource Constraints: GPU and NVIDIA!nvidia-smi 输出显示了卡的信息和版本: 图4.3:NVIDIA 卡信息 ...
device_map={"transformer.h.0":"cuda:0",# 第一部分放在GPU0"transformer.h.1":"cuda:1",# 第二部分放在GPU1#...根据模型结构继续分配}model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,device_map=device_map) 三、总结 本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法,多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVIC...
如果在tensorflow之后简单地放置–gpu,它将自动安装 GPU 版本。通过cuda库(GPU 版本)安装 PyTorch 时,需要相关库,如cuda,但conda会自动处理这个,不需要进一步的手动设置或安装。以下屏幕截图显示了conda如何自动处理安装 PyTorch GPU 版本,安装相关的cudatoolkit和cudnn库:...
import torchfrom torch.cuda.amp import autocast, GradScaler # Define your modelmodel = YourModel() # Define optimizer and loss functionoptimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for batch in validloader: # 使用accelerate的时候这里就不需要进行判断cuda是不是可以使用了，因为...