how to run fnlp/moss-base-7b in multi gpus
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với ví dụ Python trong issue, đặc biệt là thiết lập CUDA_VISIBLE_DEVICES và điểm vào AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...).cuda(). Xác minh cách model đã tải và các input được tạo ra được phân bố trên các GPU đã chọn; được xem là hoàn thành khi ví dụ chạy thành công và chứng minh rõ ràng rằng cả hai GPU đều được sử dụng.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
how to run fnlp/moss-base-7b in multi gpus, i use this way:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fnlp/moss-base-7b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fnlp/moss-base-7b", trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()
inputs = tokenizer(["流浪地球的导演是"], return_tensors="pt")
for k,v in inputs.items():
inputs[k] = v.cuda()
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=True, temperature=0.8, top_p=0.8, repetition_penalty=1.1, max_new_tokens=256)
response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
however it didn't use. Could you please give me some advice?
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 12.3k
- Fork
- 1.1k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của OpenMOSS/MOSS
-
windows的生成速度真的慢到令人发指Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
-
version?Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 20/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
-
moss为什么不更新了Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 10/100
-
moss-moon-003-sft Jupyter测试失败Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
Tất cả issue của OpenMOSS/MOSS
Issue tương tự
-
Link Checker ReportĐang mởautomated issue report
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
RapidAI/RapidOCRDocs#119 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
btclib-org/btclib-node#1833 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
IRIS reader: no-data velocity bins (DB_VEL, DB_VELC) returned as 0.0 m/s instead of NaNCó thể đã có người làm @syedhamidali đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
elodin-sys/elodin#890 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày