如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
虽然这对常规大小的模型来说非常有效,但当我们处理一个巨大的模型时,这个工作流程有一些明显的局限性:在第1步,我们在RAM中加载一个完整版本的模型,并花一些时间随机初始化权重(这将在第3步被丢弃)。在第2步,我们在RAM中加载另一个完整版本的模型,并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型,这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM,所以总共需要48GB(其中一半用于在FP16中加载模型)。
PyTorch BigGraph是一个用于创建和处理大型图形嵌入以供机器学习的工具。目前基于图形的神经网络有两种方法:
随着深度学习的飞速发展,模型越来越臃肿先进,运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上,毕竟,你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种,例如,分布式训练和混合精度训练。
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
指定环境变量的推荐方法是编辑 webui-user.bat (Windows) 和 webui-user.sh (Linux):
这里是Hamid,我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论,讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先,为什么需要分布式推理呢?简单来说,大部分这些模型无法适应单个GPU。
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作,在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程,还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器,Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求,所以开一下这个专题,尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials,不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details,CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
PT-BERT 项目地址:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
作者:Stanislav Belyasov 翻译:陈之炎校对:赵茹萱 本文约4000字,建议阅读8分钟本文给出了高效使用内存的关键概念,它适用于多种艰巨的任务。 在训练模型过程中,细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问:模型大小超过GPU 容量怎么办? 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。 预备知识:假设读者已经了解神经网络的前传递和后向传递的工作原理,这对理解本文内容至关重要。文中使用PyTorch作为框架。 开始吧! 当试图使用大型模
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
纵观机器学习领域,一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目。例如,Cortex重新创造了部署serverless功能的体验,但使用了推理管道。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI/CD管道,但是是针对ML的。
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 训练/微调中型GPT,最简单最快的库来了! 其名为:NanoGPT。 从名字就能看出是个“纳米武器”,据作者介绍,该库代码简单易读,2个仅300行代码的文件。 现已基于OpenWebText重现 GPT-2 (124M),在单个8XA100 40GB节点上,训练时间为38小时。 值得一提的是,该库发布者是前特斯拉AI总监,李飞飞高徒,Andrej Karpathy。此次发布的NanoGPT,正是他2年前MinGPT的升级版。 目前,此项目在GitHub
原文 | https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html
项目链接:https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注,有的人表示不敢相信,也有人哭晕在 Colab。
《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】:
Diffusers(https://huggingface.co/docs/diffusers/index)是一个先进的预训练扩散模型库,用于生成图像、音频甚至分子的三维结构。它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。
作者 | Facebook工程团队 译者 | 王强 策划 | 刘燕 大规模训练 AI 模型并非易事。 除了需要大量算力和资源外,训练非常大的模型背后也有着相当大的工程复杂性。在 Facebook AI Research(FAIR)Engineering,我们一直在努力构建各种工具和基础设施,让大型 AI 模型训练起来更加轻松。 我们最近的一部分成果包括了 层内模型并行、流水线模型并行、优化器状态 + 梯度分片 和 多专家模型 等领域的工作,旨在提升为任意数量的任务训练高级 AI 模型的效率。 完全分片数据
纵观机器学习领域,主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如,Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道,但仅用于ML。
随着深度学习快速发展,同时伴随着模型参数的爆炸式增长,对显卡的显存容量提出了越来越高的要求,如何在单卡小容量显卡上面训练模型是一直以来大家关心的问题。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
logstash.yml # ------------ Node identity ------------ #节点名称,默认主机名 node.name: test # ------------ Data path ------------------ #数据存储路径,默认LOGSTASH_HOME/data path.data: # ------------ Pipeline Settings -------------- #pipeline ID,默认main pipeline.id: main #输
为上一篇介绍MiniGPT-4的文章,在ChatGPT兴起的当下,涌现了一大批围绕着ChatGPT建立的应用项目,通过文章的方式把这些进行一个分类梳理。顺便给关注AI的同学科普一下。
从以开始就一直在尝试对WAL进行不同级别的压缩。自2016年以来内置功能(wal_compression)就一直存在,几乎所有备份工具都会在传递到备机前对WAL进行压缩。但现在是时候再看看内置的wal_compression功能了。因为PG15提供了更多功能。如果我们将其与PG15中WAL归档的其他重大改进相结合,将会有相当大的收益,如之前贴子PG15中的新WAL归档模块/库:
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中,我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性,但由于本地知识库的效果不理想,我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此,我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程,从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码,为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
一、概述1、模块experimental模块export模块inputs模块tpu模块2、类class BaselineClassifier: 一个可以建立简单基线的分类器。class BaselineEstimator: 能够建立简单基线的估计量。class BaselineRegressor: 一个可以建立简单基线的回归函数。class BestExporter: 该类导出最佳模型的服务图和检查点。class BoostedTreesClassifier: 一个用于张量流增强树模型的分类器。class
前言 自BERT出现以来,nlp领域已经进入了大模型的时代,大模型虽然效果好,但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源,在训练时往往就捉襟见肘,出现显存out of memory的问题,或者训练时间非常非常的久,因此,这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook,感谢原作者的分享,本nlp小白觉得受益良多,因此搬运到知乎分享给大家,已取得作者授权,大部分内容是照搬翻译过来的,小
LLM的问题就是权重参数太大,无法在我们本地消费级GPU上进行调试,所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗,节省大量时间的方法:梯度检查点,LoRA和量化。
我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器,唯一需要修改的地方是在配置文件里的 optimizer 域里面。 例如,如果您想使用 ADAM (注意如下操作可能会让模型表现下降),可以使用如下修改:
目标检测是深度学习的流行应用之一。让我们首先考虑一个现实生活中的例子。大多数人会在手机中使用 Google 相册,它会根据“事物”选项下的照片自动将照片分组。我在下面附上一个片段。
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
就在刚刚过去的这个周末,OpenAI科学家Andrej Karpathy做了一个非常有趣的项目——llama2.c。
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来,一直非常受关注,上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量,它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件,它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如,您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满,保护程序自动管理检查点文件。例如,他们只能保存N个最近的文件,或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存(),可以对检查点文件名进行编号:
在 DeepSpeed-Chat 打造类ChatGPT全流程 笔记一 中跑通了DeepSpeed Chat的训练和推理流程,DeepSpeed Chat的训练流程包含监督指令微调(SFT),Reward模型微调,基于人类反馈的强化学习(RLHF)三个步骤。接着上面文章的todo,这篇文章主要是解析一下监督指令微调(SFT)阶段的代码实现。
与传统的卷积神经网络不同,vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。
简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML,所以我想我也可以把它写下来。
目前检测库下模型均要求使用PyTorch 1.5及以上版本或适当的develop版本。----
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。
来源:Deephub Imba 本文约3200字,建议阅读7分钟 本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时,这个问题经常会出现。在这样的环境中,我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。
上一篇的初体验之后,本篇我们继续探索,将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档:https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第一篇,介绍其历史和设计理念,也会与Horovod做一下对比。
深度神经网络训练是一件复杂的事情,它体现为模型的时间复杂度和空间复杂度,分别对应着计算和内存;而训练时内存占用问题是漂浮在深度学习社区上空的一块乌云,如何拨云见日,最大降低神经网络训练的内存占用,是一个绕不开的课题。
数据体量不大,需要在线数据同步的场景(实际使用的是scroll,是执行瞬间的es快照,近实时的数据同步)。
1)整个模型保存到一个文件中,其中包含权重值,模型配置以及优化器的配置,这样,您就可以为模型设置检查点,并稍后从完全相同的状态进行训练,而无需访问原始代码 2)在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用,您可以在tensorflow.js中加载他们,然后在网络浏览器中训练和运行它们 3)keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
机器之心原创 作者:思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起,模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年,拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后,基础模型就开始「深」化起来:2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层;2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此,各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
node.name: logstash-102 #节点名称,一般为机器的hostname path.data: /var/lib/logstash #logstash存储插件等数据目录 pipeline.workers: 2 #进程数量 pipeline.output.workers: 1 #每个输出插件进程数量 pipeline.batch.size: 125 #单个工作线程将从输入中收集到的最大事件数量 pipeline.batch.delay: 5 #分发延迟时间 pipeli
选自medium 作者:Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑:陈 训练大模型时,如何优雅地减少 GPU 内存消耗?你不妨试试这个 TorchShard 库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与 PyTorch 相同的 API 设计。 模型并行性能够促进视觉任务的性能。但是目前,还没有一个标准库可以让我们像采用混合精度等其他 SOTA 技术那样轻松地采用模型并行性。 最近,马里兰大学帕克分校计算机科学系的研究者 Kaiyu Yue 开源了一个工具TorchShard,这是一个轻量级的引擎,用于将 Py
ChatGPT 正在迅速发展与传播,新的大型语言模型 (LLM) 正在以越来越快的速度开发。就在过去几个月,有了颠覆性的 ChatGPT 和现在的 GPT-4。明确定义,GPT 代表(Generative Pre-trained Transformer),是底层语言模型,而 ChatGPT是为会话设计的具体实现。比尔·盖茨 (Bill Gates) 回顾 OpenAI 的工作时说,“人工智能时代已经开始”。如果感到难以跟上快速变化的步伐,那么并不孤单。就在刚才,超过 1000 名研究人员签署了一份请愿书,要求在未来六个月内暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 系统。
Kubernetes v1.25 引入了容器检查点 API 作为 alpha 特性。这提供了一种在不停止容器的情况下备份和恢复运行在 Pod 中的容器的方式。此功能主要用于调试分析,但任何 Kubernetes 用户都可以利用常规备份和恢复功能。
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