文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
引言 提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。...Pytorch profiler 是一款功能全面的训练性能分析工具，能够捕捉以下信息： CPU 操作的耗时 CUDA 核心的运行时间 内存使用情况的历史记录 这些就是你需要关注的所有内容。...记录这些事件的方法是，将训练过程封装在一个 profiler 的上下文环境中，操作方式如下： import torch.autograd.profiler as profiler with profiler.profile...CPU + CUDA 配置文件如下所示： 立刻识别出任何训练过程中的关键环节： 数据加载 前向传播 反向传播 PyTorch 会在一个独立线程中处理反向传播（如上图所示的线程 16893），这使得它很容易被识别出来...不过，通过使用 get_worker_info() 方法，你仍然可以解决这个问题——你需要调整迭代方式，确保每个工作进程处理的是互不重叠的不同数据行。
使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型...1可用模型（tags） 当前可用模型可见仓库 tags[5]，仓库 tag 对应镜像 tag，如： 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为： docker pull alphahinex.../hf-models:codet5-small 镜像中包含的模型为 Salesforce/codet5-small[7] 。...核验模型文件 SHA256 码（与软链接的文件名一致）： $ shasum -a 256 pytorch_model.bin 968fb0f45e1efc8cf3dd50012d1f82ad82098107cbadde2c0fdd8e61bac02908...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型...，Loss：1.6171875 第1次训练 整体测试上的loss：289.1482034921646 第1次训练 整体测试上的准确率：0.12559999525547028 -------第 2 轮训练开始....png 可以看到效果并不是很好，仅作为演示 GPU训练模型 用之前搭建好的模型，演示如何使用GPU训练 主要就是在：网络模型、数据（输入、标签）、损失函数上设置 .cuda() 模式即可 实测比CPU...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型
在本文中，我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码，这些技巧是我个人发现的，用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度 在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...对于那些在严格的约束下训练模型的人来说，这有时会导致他们的模型占用过多的内存，迫使他们使用更小的模型和更小的批处理大小进行更慢的训练过程。...所以在模型中以16位精度存储所有变量/数字可以改善并修复大部分这些问题，比如显著减少模型的内存消耗，加速训练循环，同时仍然保持模型的性能/精度。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测，第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中，我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出，其转换步骤如下： （1）创建pytorch...的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys （4）...对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
前言 最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。...于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...Adam 是一种自适应学习率的优化方法，Adam 利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态的调整学习率。...L-BFGS 是对 BFGS 的改进，特点就是节省内存。 学习率调整 为了让学习率能够随着模型的训练进行动态调整，Pytorch提供了下列一些学习率调整方法。...当调整学习率之后，让学习率调整策略冷静一下，让模型再训练一段时间，再重启监测模式。
在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。...该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而，它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调是一种经济有效的方法，可以将特定领域和特定任务的知识注入预训练的LLM，并使其响应特定上下文的问题。...下面是使用HuggingFace进行监督微调的实现。这个步骤也被称为指令微调。 这一步的结果是一个类似于聊天代理的模型(LLM)。...具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型的输出，使其产生类似人类的反应。研究表明，在存在高质量偏好数据的情况下，经过RLHF的模型优于SFT模型。...这种训练是使用一种称为近端策略优化(PPO)的强化学习方法进行的。 Proximal Policy Optimization是OpenAI在2017年推出的一种强化学习算法。
**任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。Lightning 使用最新的最佳实践，并将你可能出错的地方最小化。...方法来进行多GPU训练。 分batch训练 A) 拷贝模型到每个GPU中，B) 给每个GPU一部分batch 第一种方法被称为“分batch训练”。...Pytorch允许多节点训练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。
适用人群：工业界需要部署效率，所以倾向于TensorFlow；学术界需要模型迭代，所以倾向于PyTorch。 使用难度：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。...在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的。pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的。...（3）forward 方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心。...Pytorch中模型训练步骤还是非常清晰的： 数据载入及处理 模型定义 超参数设置（损失函数定义、优化器定义、训练轮数） 训练模型 读取一个batch的数据，并前向传播 计算损失值...，展示一个网络的完整训练流程： """ 依赖包载入、数据集载入和划分 以CIFAR10作为模型训练的数据集，训练集50000张，测试集10000张图片 """ import torchvision import
前言 最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。...于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 复杂模型构建解析 模型搭建比较容易，但是复杂模型通常是使用多个重复结构，下面以ResNet34为例...默认不初始化权值的情况下，默认采用的随机权值满足均匀分布、 Pytorch中，各种初始化方法如下： Xavier 均匀分布 torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain...在我之前的博文深度学习基础：7.模型的保存与加载/学习率调度中提到过模型的保存和加载，摘过来放到这里。
() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下： 3.1 softmax回归的简洁实现 完成softmax...= 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。...为了解决过拟合问题，可以尝试以下几种方法： 提前停止（Early Stopping）：在训练过程中，跟踪训练误差和测试误差。一旦测试误差开始上升，就停止训练。这样可以防止模型过度拟合训练数据。...在实验中，将数据集划分为训练集和测试集，用训练集来训练模型，然后用测试集来评估模型的性能。 在从零开始实现的实验中，对模型的性能进行了一些调优，比如调整学习率和迭代次数。...而在简洁实现的实验中，由于深度学习框架的优化算法和自动求导功能，模型的训练速度明显快于从零开始实现。同时，框架提供了更多的网络结构和调优方法，使能够更加灵活地构建和调整模型。
在 GPU 上存储 Tensors 和运行模型的方法 有多个 GPU 的时候，如何选择和使用它们 数据并行 数据并行的比较 torch.multiprocessing 本文的代码是用 Jupyter notebook...在 GPU 上存储 Tensors 和运行模型的方法 如果是想存储变量在 cpu 上，可以按下面代码所示这么写： a = torch.DoubleTensor([1., 2.])...GPU 上运行呢，可以通过下述方法查看模型的参数是否在 GPU 上来判断： # From the discussions here: discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda...通过该方法，可以共享 Tensors 、模型的参数 parameters ，可以在 CPU 或者 GPU 之间共享它们。...下面展示一个采用多进程训练模型的例子： # Training a model using multiple processes: import torch.multiprocessing as mp def
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。...神经网络使用的总内存基本上是两个部分的和。 第一部分是模型使用的静态内存。尽管 PyTorch 模型中内置了一些固定开销，但总的来说几乎完全由模型权重决定。...notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。...>>> 测试 API PyTorch API 中有两个不同的梯度检查点方法，都在 torch.utils.checkpoint 命名空间中。...所有运行的批次大小为 64。以下是结果: ? 第一行是在模型检查点关闭的情况下进行的训练，第二行是在模型检查点开启的情况下进行的训练。
如果想要更好地掌握基础技术和知识，可以尝试先不看参考代码，从零开始用 PyTorch 实现论文中的某些算法。...而且在不知道游戏规则的前提下，相同的神经网络模型还学会了玩 7 种不同的游戏，证明了这种方法的泛化性。...为特定问题找到正确的参数配置，不仅可以减少训练时间，还可以找到更好的损失函数局部最小值，得到更好的训练结果。 ?...类似的细节经常在论文中被忽略，导致没有相同预算来优化其优化器的研究人员找不到最优解。 Adam 优化器使用了自适应矩估计方法，对随机目标函数执行一阶梯度优化并自动调整学习率。...BERT 在各种各样的任务中都表现出色，还有 HuggingFace 一类的公司，允许人们轻松获取和微调用于各种自然语言处理任务的 BERT 类模型。
DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。 本教程基于通过LoRA进行Unet微调，而不是进行全部的训练。...data/xxz.png data/yyz.png 这里要确保所有的训练图像都是相同的大小。如果大小不同，需要先调整大小。建议使用1024 * 1024作为图像分辨率。...如果全部设置正确，那么可以通过LoRA进行Dreambooth微调的训练命令: accelerate launch train_dreambooth_lora_sdxl.py \ --pretrained_model_name_or_path...因为转义符不同 简单的介绍一些参数： instance_prompt：带有指定实例标识符的提示符。 resolution：输入图像的分辨率，训练/验证数据集中的所有图像都将调整为此大小。...将其设置为更高的值以减少保存的检查点数量，因为模型需要保存到磁盘，所以频繁的保存会降低训练速度。 checkpoints_total_limit：限制保存的检查点的数量。将删除/删除旧的检查点。
Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。...为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras， 作为Pytorch的高阶API。 本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。...构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器) 训练模型的3种方法(脚本风格，函数风格，torchkeras.Model类风格) 使用GPU训练模型(...单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍训练模型的3种方法。...三，类风格 此处使用torchkeras中定义的模型接口构建模型，并调用compile方法和fit方法训练模型。 使用该形式训练模型非常简洁明了。推荐使用该形式。
修复AI训练中的“Optimizer Not Converging”错误：优化器调整方法 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...本文将详细探讨这一问题的成因，并提供多种调整和解决方案。关键词：AI训练，优化器不收敛，深度学习，调试，优化器调整。 引言 深度学习模型的训练过程中，优化器扮演着至关重要的角色。...它们负责调整模型的参数，以最小化损失函数。然而，优化器不收敛的问题常常会导致训练过程停滞，模型无法达到预期的性能。本文将介绍优化器不收敛的常见原因，并提供一系列有效的调整方法和实践。 正文内容 1....小结 通过调整学习率、正确归一化数据、简化模型结构以及解决梯度问题，我们可以有效应对优化器不收敛的问题，提高模型训练的稳定性和效率。...表格总结 方法 优点 示例代码 调整学习率 提高优化器收敛性 见上文 数据归一化 提高模型训练的稳定性和效果 见上文 简化模型 降低过拟合风险，提高泛化能力 见上文 解决梯度问题 防止梯度消失或爆炸，提高训练效果
图片 但是，这种方式对于很多企业来说并不方便，原因包括： 自有模型是根据企业私有数据训练出来的，大多数情况下，不应该上传到HuggingFace并进行传播。...很多企业的生产环境有网络访问限制，并不能直接访问HuggingFace 因此，本文将介绍，如果将本地训练好的模型，直接通过eland上传到Elasticsearch。...bin、.pt、.pth等）：这是您训练好的PyTorch模型的权重文件，包含了模型的参数。...README文件（.md、.txt等）：这是一个说明文档，包含了有关您上传模型的详细信息，例如模型的用途、示例代码和使用方法等。...只要是Pytorch+BERT的、ES支持的NLP任务的模型，经过调整，通常都可以使用。
Trainer - 一个 PyTorch 优化的训练循环 所有模型都是标准的torch.nn.Module，因此您可以在任何典型的训练循环中使用它们。...from_pretrained()方法让您快速加载任何架构的预训练模型，这样您就不必花时间和资源从头开始训练模型。...通常，我们建议使用AutoTokenizer类和AutoModelFor类来加载模型的预训练实例。这将确保您每次加载正确的架构。...这些方法将模型的原始输出转换为有意义的预测，如边界框或分割地图。 填充 在某些情况下，例如在微调 DETR 时，模型会在训练时应用尺度增强。这可能导致批处理中的图像大小不同。...训练超参数 接下来，创建一个包含所有可以调整的超参数以及激活不同训练选项的标志的 TrainingArguments 类。
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