【AI大模型】Transformers大模型库(七):单机多卡推理之device_map

二、单机多卡推理之device_map 2.1 概述 2.2 自动配置,如device_map="auto" 2.3 手动配置,如device_map="cuda:1" 三、总结 一、引言   这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 本文重点介绍如何使用device_map进行单机多卡推理。 二、单机多卡推理之de...

自然语言处理中的RNN、LSTM、TextCNN和Transformer比较

引言 在自然语言处理(NLP)领域,理解和应用各种模型架构是必不可少的。本文将介绍几种常见的深度学习模型架构:RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、TextCNN(文本卷积神经网络)和Transformer,并通过PyTorch代码展示其具体实现。这些模型各具特点,适用于不同类型的NLP任务。 1. 循环神经网络(RNN) 概述 RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同,RNN具有循...

用 Sentence Transformers v3 训练和微调嵌入模型

Sentence Transformers 是一个 Python 库,用于使用和训练各种应用的嵌入模型,例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次,引入了一种新的训练方法。在这篇博客中,我将向你展示如何使用它来微调 Sentence Transformer 模型,以提高它们在特定任务上的性能。你也可以...

【传知代码】transformer-论文复现

文章目录 概述原理介绍模型架构 核心逻辑嵌入表示层注意力层前馈层残差连接和层归一化编码器和解码器结构 数据处理和模型训练环境配置小结 本文涉及的源码可从transforme该文章下方附件获取 概述 Transformer模型是由谷歌在2017年提出并首先应用于机器翻译的神经网络模型结构。为了解决在处理长距离依赖关系时存在一些限制,同时也不易并行化,导致训练速度缓慢的问题,作者提出了全新的Transformer网络结构...

Transformer详解(3)-多头自注意力机制

attention multi-head attention pytorch代码实现 import mathimport torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as F class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, heads=8, d_model=128, droput=0.1)...

【AI大模型】Transformers大模型库(四):AutoTokenizer

目录​​​​​​​ 一、引言  二、自动分词器(AutoTokenizer) 2.1 概述 2.2 主要特点 2.3 代码示例 三、总结 一、引言   这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 本文重点介绍自动分词器(AutoTokenizer)。 二、自动分词器(AutoTokenizer) 2.1 概述 Aut...

授权调用: 介绍 Transformers 智能体 2.0

简要概述我们推出了 Transformers 智能体 2.0!⇒ 🎁 在现有智能体类型的基础上,我们新增了两种能够 根据历史观察解决复杂任务的智能体。⇒ 💡 我们致力于让代码 清晰、模块化,并确保最终提示和工具等通用属性透明化。⇒ 🤝 我们加入了 分享功能,以促进社区智能体的发展。⇒ 💪 全新的智能体框架性能卓越,使得 Llama-3-70B-Instruct 智能体在 GAIA 排行榜上超越了基于 GPT-...

INS 论文分享:一种用于交通流预测的多通道时空Transformer模型

我们在长期交通流预测方面的最新研究成果,该成果已发表在信息学领域的顶级期刊《Information Sciences》上,论文题目为《A Multi-Channel Spatial-Temporal Transformer Model for Traffic Flow Forecasting》。该论文的第一作者及通讯作者为肖建力老师,第二作者为硕士生龙佰超。此研究展示了我们团队在该领域的最新进展,并为未来的交通管理和规...

融合Transformer与CNN,实现各任务性能巅峰,可训练参数减少80%

论文er看过来,今天给各位推荐一个热门创新方向:CNN+Transformer。 众所周知,CNN通过多层卷积自动学习空间层级特征,能够有效提取图像局部特征。而Transformer通过自注意力机制全局建模,能够有效处理长距离依赖关系。 通过结合这两者的优势,我们不仅可以在保持运算效率的同时,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。 目前,这种策略通过多种方式融合两种模型的优点。主流的...

Vision Mamba:高效视觉表示学习双向状态空间模型,超越Vision Transformer

的演变 1. Mamba模型的基本原理 Mamba模型是基于状态空间模型(SSM)的一种深度学习模型,它通过时间变化的参数和硬件感知的算法来实现高效的训练和推理。Mamba的优越性能表明它是语言建模中Transformer的一个有前途的替代品。Mamba模型的设计灵感来源于经典的卡尔曼滤波器模型,特别擅长捕捉长范围依赖关系,并且能够从并行训练中受益。 2. Vim模型的创新之处 Vim模型是在Mamba的基础上为视觉数...
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