标签:PyTorch

Quanto: PyTorch 量化工具包

量化技术通过用低精度数据类型 (如 8 位整型 (int8)) 来表示深度学习模型的权重和激活,以减少传统深度学习模型使用 32 位浮点 (float32) 表示权重和激活所带...

使用 Hugging Face 微调 Gemma 模型

我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型 Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70...

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...

CPU 推理 | 使用英特尔 Sapphire Rapids 加速 PyTorch Transformers

在 最近的一篇文章 中,我们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire ...

使用英特尔 Sapphire Rapids 加速 PyTorch Transformers 模型(第一部分)

大约一年以前,我们 展示[1] 了如何在第三代 英特尔至强可扩展[2] CPU (即 Ice Lake) 集群上分布式训练 Hugging Face transformers 模型。最近,英特尔发布了...

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 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上,并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face...