单卡专题

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调合并-ms-swift-单机单卡-V100（十三）

一、前言本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍 2.1. LoRA微调 LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调模型合并-Axolotl-单机单卡-V100（十）

一、前言本篇文章将使用Axolotl去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍 2.1. LoRA微调 LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任

pytorch使用DataParallel并行化保存和加载模型（单卡、多卡各种情况讲解）

话不多说，直接进入正题。！！！不过要注意一点，本文保存模型采用的都是只保存模型参数的情况，而不是保存整个模型的情况。一定要看清楚再用啊！ 1 单卡训练，单卡加载 #保存模型torch.save(model.state_dict(),'model.pt')#加载模型model=MyModel()#MyModel()是你定义的创建模型的函数，就是先初始化得到一个模型实例，之后再将模型参数加

[ deepSpeed ] 单机单卡本地运行 Docker运行

本文笔者基于官方示例DeepSpeedExamples/training/cifar/cifar10_deepspeed.py进行本地构建和Docker构建运行示例（下列代码中均是踩坑后可执行的代码，尤其是Docker部分）, 全部code可以看笔者的github: cifiar10_ds_train.py 1 环境配置 1.1 cuda 相关配置 wget https://develope

【InternLM 实战营笔记】XTuner 大模型单卡低成本微调实战

XTuner概述一个大语言模型微调工具箱。由 MMRazor 和 MMDeploy 联合开发。支持的开源LLM (2023.11.01) InternLM Llama，Llama2 ChatGLM2，ChatGLM3 Qwen Baichuan，Baichuan2 Zephyr 特色傻瓜化：以配置文件的形式封装了大部分微调场景，0基础的非专业人员也能一键开始微调。轻量级：

XTuner 大模型单卡低成本微调实战

安装xtuner # 如果你是在 InternStudio 平台，则从本地 clone 一个已有 pytorch 2.0.1 的环境：/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh xtuner0.1.9# 如果你是在其他平台：conda create --name xtuner0.1.9 python=3.10 -y# 激活环境conda

大模型实战营Day4 XTuner 大模型单卡低成本微调实战作业

按照文档操作：单卡跑完训练：按照要求更改微调的数据：完成微调数据的脚本生成：修改配置文件：替换好文件后启动：启动后终端如图：用于微调的一些数据显示：训练时间，loss: 可见模型是经过微调数据反复纠正，慢慢被引导向微调设计者所想的方向： 3个epoch完：参数转换、合并：更改路径为现存的参数：用streamlit进行启动模型，

第四节课 XTuner 大模型单卡低成本微调实战作业

文章目录笔记作业笔记 XTuner 大模型单卡低成本微调原理：https://blog.csdn.net/m0_49289284/article/details/135532140XTuner 大模型单卡低成本微调实战：https://blog.csdn.net/m0_49289284/article/details/135534817 作业基础作业：使用 XTuner

大模型实战笔记04——XTuner 大模型单卡低成本微调实战

大模型实战笔记04——XTuner 大模型单卡低成本微调实战 1、Finetune简介 2、XTuner 3、8GB显存玩转LLM 4、动手实战环节注：笔记内容均为截图课程视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1yK4y1B75J/?spm_id_from=333.788&vd_source=2

Pytorch采坑记录：DDP 损失和精度比 DP 差，多卡GPU比单卡GPU效果差

结论：调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size 转换DDP模型后模型的整体学习率和batch_size都要变。当前配置：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 如果8GPU还按之前1GPU配置：8GPU：学习率=0.1，batch_size=64 那么此时对于8GPU而言，效果几乎等于：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 * 8=512 这种

QLoRA实战 | 使用单卡高效微调bloom-7b1，效果惊艳

来自：YeungNLP 进NLP群—>加入NLP交流群在文章Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型、中文对话式大语言模型Firefly-2b6开源，使用210万训练数据中，我们介绍了关于Firefly（流萤）模型的工作。对大模型进行全量参数微调需要大量GPU资源，所以我们通过对Bloom进行词表裁剪，在4*32G的显卡上，勉强训练起了2.6B的firefly模型。在本文中，我们将介绍

pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed模型训练

pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码，并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。代码：pytorch_model_train FairScale（你真的需要FSDP、DeepSpeed吗？）在了解各种训练方式之前，先来看一下 FairSc

PyTorch单卡/多卡下模型保存/加载

由于训练和测试所使用的硬件条件不同，在模型的保存和加载过程中可能因为单GPU和多GPU环境的不同带来模型不匹配等问题。这里对PyTorch框架下单卡/多卡下模型的保存和加载问题进行排列组合（=4），样例模型是torchvision中预训练模型resnet152，不尽之处欢迎大家补充。 1 数据格式与存储内容 1.1 模型存储格式 PyTorch存储模型主要采用pkl，pt，pth三种格

mindspore-NPU单卡可以执行，多卡会报错

图模式，数据并行单卡可以正常执行训练和推断，多卡训练会报错，hccl 的 json 文件和多卡的脚本都按照官方文档构建的。建立 hccl 的 json 文件的问题，我在 8p 的机器上只希望使用 4 张卡，在构建 json 文件时就要指出，不能构建 8 卡的 json 文件，但是使用四张卡。

Pytorch(1.2.0+)：多机单卡并行实操（MNIST识别）

背景简单实际操作一下用Pytorch(1.2.0+)进行多机单卡并行训练，可能就不太关注原理了。参考 https://blog.csdn.net/u010557442/article/details/79431520 https://zhuanlan.zhihu.com/p/116482019 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/detai

为什么要使用多GPU并行训练，单卡和多卡训练，bs和lr的关系

参考 https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd63d50 理解为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法： 1.模型并

Pytorch采坑记录：DDP 损失和精度比 DP 差，多卡GPU比单卡GPU效果差

结论：调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size 转换DDP模型后模型的整体学习率和batch_size都要变。当前配置：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 如果8GPU还按之前1GPU配置：8GPU：学习率=0.1，batch_size=64 那么此时对于8GPU而言，效果几乎等于：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 * 8=512 这种

Pytorch——多卡GPU训练与单卡GPU训练相互切换

部分深度学习网络默认是多卡并行训练的，由于某些原因，有时需要指定在某单卡上训练，最近遇到一个，这里总结如下。目录一、多卡训练1.1 修改配置文件1.2 修改主训练文件1.3 显卡使用情况二、单卡训练2.1 修改配置文件2.2 显卡使用情况三、总结一、多卡训练 1.1 修改配置文件 1.2 修改主训练文件上面红框中代码解析： if torch.cuda.is

esxi能直通的显卡型号_单卡gpu直通，黑苹果，amd_cpu教程

本文github地址： Bebove/macos-kvmgithub.com 适用： amd cpu(intel 也行?) nvidia 显卡，单卡。安装黑苹果，（qemu虚拟机），通过pcie硬件直通，完成几乎没有性能损耗的黑苹果虚拟机。难点：单卡，ubuntu宿主机器需要关闭xserver释放显卡占用。需要主板支持iommu直通。 step1 install ubuntu 1