model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", device_map = "auto", quantization_config = quant_config) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2") NF4(4位正常浮点)和双重量化 NF4(4位正常浮点)是来自 QLoRA 的一种最佳量化...
第3–4 行:定义量化配置并将参数load_in_8bit设置为 true,以便以8 位精度加载模型的权重。 第7-9行:将量化配置传递到加载模型的函数中,设置参数device_map为bitsandbytes以自动分配适当的GPU内存来加载模型。最后加载标记器权重。 4 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为4 位精度。 以4 位精度加载Mistr...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ','.join(cuda_id) # 配置可用gpu,这句话要写在from transformers import xxx 之前才会生效 print('device_map',','.join(cuda_id)) from transformers import AutoTokenizer,AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path) model = AutoModel.from...
classBaseModelWorkerinit_heart_beat# 将modelWorker id注册到controller,并保持心跳。均通过http接口# 加载模型,调用模型(底层都是调用流式接口)classModelWorker(BaseModelWorker):def__init__():self.model,self.tokenizer = load_model(model_path, device=device,...)# load_model 对应一个专门的 ModelAdapte...
from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor from qwen_vl_utils import process_vision_info model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained( "/workspace/mnt/storage/xiangxin/trt-llama/Qwen2-VL-7B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto" ) pr...
Your current environment The output of `python collect_env.py` 🐛 Describe the bug When loading Command R + I get the following error, however I can load and run the model using Huggingface with device_map="auto", also I can use vLLM with...
/multi_model_worker.py # 维护了一个 worker_map, key=model name,value = ModelWorker /model_worker.py # app = FastAPI() ModelWorker /controller.py. # app = FastAPI(). Controller /openai_api_server.py # app = fastapi.FastAPI()
第7-9行:将量化配置传递到加载模型的函数中,设置参数device_map为bitsandbytes以自动分配适当的GPU内存来加载模型。最后加载标记器权重。 4 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为4 位精度。 以4 位精度加载Mistral 7B 的代码与8 位精度的代码类似,但有一些变化: ...
使用split_between_processes工具作为上下文管理器,自动在多个处理器间分配推理任务。此外,还可以使用device_map来决定如何在多个设备上分配模型,这在有多个GPU的情况下尤其有用。例如,可以通过设定"balanced"策略来在所有可用GPU间平均分配模型,以充分利用硬件资源。
(模型id, device_map=“自动”, load_in_8bit=真) sampling_params=dict(do_sample=True,温度=0.3,top_k=50,top_p=0.9) 管道=流水线(“文本生成”, 模型=模型, 词元分析器=词元分析器, device_map=“自动”, new_ tokens=1024, return_full_text=真, repeation_filem=1.1 ) DEFAULT_SYSTEM_PROMPT...