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- 加载预训练模型（autoModel） - CSDN博客
【Transformers模型加载手册】掌握Hugging Face 四个加载预训练模型的方法，解锁预训练模型的全场景应用！从基础架构加载（AutoModel）到任务头适配（CausalLM Seq2SeqLM），从自定义模型扩展技巧到pipeline一键推理
- AutoModels — transformers 3. 0. 2 documentation - Hugging Face
AutoModel is a generic model class that will be instantiated as one of the base model classes of the library when created with the AutoModel from_pretrained(pretrained_model_name_or_path) or the AutoModel from_config(config)
- How to use GPU when using transformers. AutoModel
Is there a parameter to pass in AutoModel from_pretrained () to make it work on GPU ? from transformers import AutoModel device = "cuda:0" if torch cuda is_available () else "cpu" model = AutoModel from_pretrained ("<pre train model>") self model (<tokenizer inputs>) to (device) The above code fails on GPU d…
- How to load a huggingface pretrained transformer model . . .
Hugging Face accelerate (add via pip install accelerate) could be helpful in moving the model to GPU before it's fully loaded in CPU It's useful when: GPU memory > model size > CPU memory Also specify device_map="cuda": @Adetoye Note that device_map='auto' may cause host OOM on small RAM
- 如何在Transformer库中有效使用GPU - 知乎
本文简单描述如何配置从头开始配置使用英伟达GPU。 1：检查 GPU 细节 在终端上输入 nvidia-smi，运行 NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi) 工具，会提供 GPU 架构、驱动器版本、CUDA 版本、 内存、GPU temperature、使用 GPU 的应用进程。 2：安装 PyTorch PyTorch 需要安装特定版本的 CUDA，比如 CUDA 12 4 的 PyTorch， index-url 指定了查找 PyTorch 软件包的位置。 3：检查 GPU 是否可用 或者打印更详细的 GPU 信息： 输出如下： 也可以安装 GPUtil Python 包，可以管理多个 GPU：
- 让自己的模型通过AutoModel加载 - 陈永园的博客
通过注册自定义配置和模型类，保存模型和配置文件，并确保模型架构与 transformers 的框架兼容，你可以让你的模型使用 AutoModel from_pretrained 轻松加载。如果需要共享，还可以将模型上传到 Hugging Face Hub 供其他人
- modelscope加载模型，如何指定gpu卡？ - 阿里云开发者社区
# pipe = AutoModelForCausalLM from_pretrained( # model_path_image_interpretation_1, # device_map=""auto"", # trust_remote_code=True, # fp16=True, # ) eval() os environ[""CUDA_LAUNCH
- 【大模型】Transformers库单机多卡推理之device_map . . .
Hugging Face的transformers库支持自动模型（AutoModel）的模型实例化方法，来自动载入并使用GPT、ChatGLM等模型。在AutoModel from_pretrained() 方法中的 device_map 参数，可实现单机多卡推理。 device_map参数解析
- 如何将预训练模型加载到 Transformers pipeline 并指定多 GPU？
我有一个带有多个 GPU 的本地服务器，我正在尝试加载本地模型并指定要使用的 GPU，因为我们希望在团队成员之间分配 GPU。 我可以使用 我可以使用 如何将预训练模型加载到 Transformers pipeline 并指定多 GPU？
- LLM 之device_map参数解析 – 谱子棋
LLM大模型在Transformer做推理是，如何根据GPU的显卡做多卡加载模型呢？通常会使用device_map做参数，device_map是AutoModel from_pretrained() 方法中的一个重要参数，它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算
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