标签：Accelerate
Accelerate 1.0.0
Accelerate 发展概况 在三年半以前、项目发起之初时，Accelerate 的目标还只是制作一个简单框架，通过一个低层的抽象来简化多 GPU 或 TPU 训练，以此替代原生...
使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B
引言 通过本文，你将了解如何使用 PyTorch FSDP 及相关最佳实践微调 Llama 2 70B。在此过程中，我们主要会用到 Hugging Face Transformers、Accelerate 和 TR...
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习...
从 PyTorch DDP 到 Accelerate 到 Trainer，轻松掌握分布式训练
概述 本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程，...
使用 DeepSpeed 和 Accelerate 进行超快 BLOOM 模型推理
本文展示了如何使用 1760 亿 (176B) 参数的 BLOOM 模型 生成文本时如何获得超快的词吞吐 (per token throughput)。 因为在使用 bf16 (bfloat16) 权重时该模型...
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 – 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes
引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结...
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