config.pretraining_tp > 1: attn_output = attn_output.split(self.hidden_size // self.config.pretraining_tp, dim=2) o_proj_slices = self.o_proj.weight.split(self.hidden_size // self.config.pretraining_tp, dim=1) attn_output = sum([F.linear(attn_output[i], o_proj_slices[i]) ...
pretraining_tp (int,可选,默认为1)— 实验性功能。在 Megatron 预训练期间使用的张量并行等级。请参考此文档以了解更多信息。此值对于确保预训练结果的精确可重现性是必要的。请参考此问题。还请注意,仅当slow_but_exact=True时才启用此功能。 slow_but_exact (bool,可选,默认为False)— 实验性功能。是否使...
将config.pretraining_tp 设置为与 1 不同的值将激活线性层的更准确但更慢的计算,这应该更好地匹配原始对数。 原始模型使用 pad_id = -1,这意味着没有填充标记。我们不能使用相同的逻辑,确保使用 tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":""}) 添加一个填充标记,并相应调整令牌嵌入。您还应该设置 model...
tensor parallel with llama这几天又在看 transformers 源码中的 llama 模型代码,发现,他竟然集成了 tensor parallel (后面就简称为TP)。阅读 transformers 源码可以在代码中搜索 pretraining_tp ,找到使用的位置. 大概截了几张图:在计算 qkv 的时候在计算… ...
将config.pretraining_tp 设置为与 1 不同的值将激活线性层的更准确但更慢的计算,这应该更好地匹配原始对数。 原始模型使用 pad_id = -1,这意味着没有填充标记。我们不能使用相同的逻辑,确保使用 tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":"<pad>"}) 添加一个填充标记,并相应调整令牌嵌入。您还应该设...
Llama-2 (and also in the past Bloom) has introduced a new attribute in the config filepretraining_tpto mimic the behaviour of the original model at inference. Therefore, inside some layers the TP paradigm is "reproduced" by manually simulating the TP paradigm, see for example: ...
在我们的框架中有两个步骤:预训练和微调(pre-training and fine-tuning)。在预训练,对不同预训练任务的未标记数据进行训练。对于fine tuning,首先使用预先训练的参数初始化BERT模型,然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。每个下游任务都有单独的经过调优的模型,即使它们是用相同的预先训练的参数初始化的...
pretraining_tp > 1: attn_output = attn_output.split(self.hidden_size // self.config.pretraining_tp, dim=2) o_proj_slices = self.o_proj.weight.split(self.hidden_size // self.config.pretraining_tp, dim=1) attn_output = sum([F.linear(attn_output[i], o_proj_slices[i]) for i ...
default="",type=str,help="An optional config json file describing the pre-trained model.", )# 解析命令行参数args = parser.parse_args()# 提取路径的基本名称部分basename = os.path.dirname(args.path_to_checkpoint)# 加载模型print(f'Extracting PyTorch state dictionary from "{args.path_to_checkpo...
model.config.pretraining_tp = 1 Validate that the model is using flash attention, by comparing doc strings if use_flash_attention: from utils.llama_patch import forward assert model.model.layers[0].self_attn.forward.doc== forward.doc, "Model is not using flash attention" ...