入参数 tensor_parallel_size ，来使用张量并行来运行 Qwen1.5-72B-Chat 模型： from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="Qwen/Qwen1.5-72B-Chat", tensor_parallel_size=4) 您可以通过传递参数 --tensor-parallel-size 来运行多 GPU GPU 服务： python -m vllm.entrypoints.api_server \ --model Qwen/Qwen1.5-72B-Chat \ --tensor-parallel-size 4 1.10.5 部署量化模型 vLLM 支持多种类型的量化模型，例如 AWQ、GPTQ、SqueezeLLM 等。这里我们将展示如何部署 AWQ 和 GPTQ 模型。使用方法与上述基本 文件中的列应为： "dataset_name": { "file_name": "dataset_name.json", "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output", "system": "system", "history": "history" } } • 对于 sharegpt 格式的数据集，dataset_info

(Luong) mechanism learns three weight matrices namely WQ (query weight), WK (key weight) and WV (value weight) which are used to compute the query, key and value matrices for input sequences. Then, a softmax softmax is applied to the scaled dot product of query and key matrices to obtain a score matrix (figure 4-16). Finally, the values are weighted based on the positional relationship encoded in the score matrix dimensions of each element. The weight matrices WQ, WK, and WV are identically shaped as (d, dk). The query, key and the value matrices are computed as follows: The resulting Q, K, and V matrices are shaped

各种机器学习问题 25 办比赛14来完成这项工作。 搜索 有时，我们不仅仅希望输出一个类别或一个实值。在信息检索领域，我们希望对一组项目进行排序。以网络 搜索为例，目标不是简单的“查询（query）‐网页（page）”分类，而是在海量搜索结果中找到用户最需要的 那部分。搜索结果的排序也十分重要，学习算法需要输出有序的元素子集。换句话说，如果要求我们输出字 母表中的前5个字母，返回“A、 以简单地使用 参数化的全连接层，甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇聚层。 因此，“是否包含自主性提示”将注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来。在注意力机制的背景下，自主性 提示被称为查询（query）。给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attention pooling）将选择引导至 感官输入（sensory inputs，例如中间特征表示）。在注意力机制中，这些感官输入被称为值（value）。更通 key_size, query_size, num_hiddens, dropout, **kwargs): super(AdditiveAttention, self).__init__(**kwargs) self.W_k = nn.Linear(key_size, num_hiddens, bias=False) self.W_q = nn.Linear(query_size, num_hiddens

import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。 # 假定你的机器有 8 个可用的 GPU。 parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') # # 这个 `fit` 调用将分布在 8 个 GPU 上。 # 由于 batch size 为 256，每个 GPU 将处理 32 个样本。 parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 3.3.4.2 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。对于具有并行体系结构的模型，例如 有两个分支的模型，这种方式很合适。 这种并行可以通过使用 classes=num_classes) 工具 241 # 将模型复制到 8 个 GPU 上。 # 这假定你的机器有 8 个可用的 GPU。 parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') #

maximized at point (x0, y0) where they have common tangent line such that the gradient vectors are parallel ∇f (x0, y0) = λ∇g(x0, y0) ? ?, ? = 0 How about higher dimension? Feng Li (SDU) GDA, NB and EM perpendicular to the surface Since ∇g |q is also perpendicular to the surface, we have proved ∇fq is parallel to ∇g |q Feng Li (SDU) GDA, NB and EM September 27, 2023 59 / 122 Lagrange Multiplier (Contd.)

每块GPU 提供 12 GiB 内存 (内存存取带宽达到240 GB/秒), 以及 2,496 个并行处理核心 Instance Name GPU Count vCPU Count Memory Parallel Processing Cores GPU Memory Network Performance p2.xlarge 1 4 61 GiB 2,496 12 GiB High p2

cuda.is_available() ● Multiple GPUs: specify ‘cuda:0’, ‘cuda:1’, ‘cuda:2’, ... ● Why use GPUs? ○ Parallel computing with more cores for arithmetic calculations ○ See What is a GPU and do you need one in

Sequnce nn.Modelist forward Model() Loss() torch.autograd. backward Torch.optims .step parallel init nn.ModuleDict 定义网络层 构建网络 前向传播 反向传播 优化参数 3. 神经网络 30 3. 神经网络 神经网络的典型训练过程如下: • 定义神经网络模型

the best results. The trials are independent of each other which makes them a good candidate for parallel execution. For example, the trial set for two hyperparameters and where and is Figure 7-2 (a)

������������ Ø �� ���������������� ���������� ������� Query = �� � �� �� �� � 1 � � Doc = � �� �� � �� ��� �� �� � � � �� ?_���� ������� Query = A B C D E Doc = X !" B Y C #` Z �����������BM25/CTR/CQR �����������BM25/CTR/CQR http://singhal.info/ieee2001.pdf Query = A B C D E Doc = X !" B Y C #` Z �����������BM25/CTR/CQR http://singhal.info/ieee2001.pdf Query = A B C D E Doc = X !" B Y C #` Z ��������� �����������BM25/CTR/CQR http://singhal.info/ieee2001.pdf Query = A B C D E Doc = X !" B Y C #` Z ������ �����������BM25/CTR/CQR http://singhal.info/ieee2001.pdf Query = A B C D E Doc = X !" B Y C #` Z