flash-attention-2 的对推理速度的提升非常显著。
params['use_flash_attention_2']=True config=AutoConfig.from_pretrained(path_to_model,trust_remote_code=params['trust_remote_code']) if'chatglm'inmodel_name.lower(): 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 modules/shared.py Original file line numberDiff line numberDiff line change ...
在本指南中,您将学习如何使用 FlashAttention-2(一种更节省内存的注意力机制)、BetterTransformer(PyTorch 本地快速执行路径)和 bitsandbytes 将模型量化为较低精度。最后,学习如何使用🤗 Optimum 在 Nvidia 和 AMD GPU 上加速推理。 这里描述的大多数优化也适用于多 GPU 设置! FlashAttention-2 FlashAttention-2 ...
您可以通过在 transformers 中使用 Flash Attention 2 集成来加快训练吞吐量。查看单 GPU 部分中的适当部分,了解如何加载带有 Flash Attention 2 模块的模型的更多信息。 优化器选择 用于训练变压器模型的最常用优化器是 Adam 或 AdamW(带有权重衰减的 Adam)。Adam 通过存储先前梯度的滚动平均值实现良好的收敛;然而,它...
Flash Attention 2 是先前优化的更快、更优化的版本,请参阅性能文档中的 Flash Attention 2 部分。 资源 一份官方 Hugging Face 和社区(由🌎表示)资源列表,可帮助您开始使用 BEiT。 图像到文本 关于如何在免费的 Google Colab 实例上运行 Llava 的Google Colab 演示,利用 4 位推理。 展示批量推理的类似笔记本...
结合OPT 和 Flash Attention 2 首先确保安装最新版本的 Flash Attention 2,以包括滑动窗口注意力特性。 代码语言:javascript 复制 pip install -U flash-attn --no-build-isolation 还要确保您有与 Flash-Attention 2 兼容的硬件。在 flash-attn 存储库的官方文档中了解更多信息。还要确保以半精度加载模型(例如`torc...
Hi and thanks for adding Flash Attention 2! I was wondering if there's any plan to add support for Flash Attention 2 to BERT, DistilBERT, and T5 models. Those models are still the go-to Transformer models in my research community (Inform...
is_flash_attn_greater_or_equal_2_10, logging, replace_return_docstrings, )from.configuration_mistralimportMistralConfig# 检查是否支持Flash Attention 2ifis_flash_attn_2_available():fromflash_attnimportflash_attn_func, flash_attn_varlen_funcfromflash_attn.bert_paddingimportindex_first_axis, pad_inpu...
基于这样的背景,研究人员提出了FlashAttention,具体有两种加速技术:按块递增计算即平铺、并在后向传递中重新计算注意力,将所有注意力操作融合到CUDA内核中。 研究人员评估了FlashAttention来训练Transformer的影响,包括训练时间、模型准确性,以及注意力运行时间和内存效率。效果就是非常的好。 flash attention更多内容,大家可...
🤗 Better Transformer 可以开箱即用地支持 Flash Attention!只需一行代码即可将模型导出到 🤗 Better Transformer 并启用 Flash Attention: model = model.to_bettertransformer() withtorch.inference_mode(): speech_output = measure_latency_and_memory_use(model, inputs, nb_loops =5) ...