以MixtralForCausalLM为例,演示如何不依赖框架实现pipeline并行 1.创建Mixtral-8x7B配置文件2.测试代码 本文以MixtralForCausalLM为例,演示如何不依赖框架实现pipeline并行 主要步骤: 1.分析网络结构,确定拆分规则: 第一部分:embed_tokens+MixtralDecoderLayer[:8] 第二部分:Mixt

MixtralForCausalLM DeepSpeed Inference节约HOST内存【最新的方案】 一.效果二.特别说明三.测试步骤1.创建Mixtral-8x7B配置文件(简化了)2.生成随机模型,运行cpu float32推理,输出结果3.加载模型,cuda 单卡推理4.DS 4 TP cuda 推理5.分别保存DS 4TP每个rank上engine.module的权值6.DS