ByteTransformer安装与配置指南

ByteTransformer安装与配置指南

ByteTransformer optimized BERT transformer inference on NVIDIA GPU. https://arxiv.org/abs/2210.03052 ByteTransformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTransformer

1. 项目基础介绍

ByteTransformer 是由字节跳动开源的一个高性能的推理库,专为BERT-like 变换器设计。该项目主要提供了针对NVIDIA GPU优化的BERT变换器推理功能。ByteTransformer支持Python和C++ API,并通过PyTorch插件,允许用户通过几行Python代码增强变换器推理。主要编程语言包括C++、CUDA以及Python。

2. 关键技术和框架

  • CUDA:用于在NVIDIA GPU上进行高性能计算。
  • PyTorch:一个流行的深度学习框架,用于构建和训练神经网络。
  • CMake:一个跨平台的安装(编译)工具,能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装(编译过程)。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装ByteTransformer之前,确保您的系统已经安装了以下依赖项:

  • CUDA:版本11.6或更高。
  • CMake:版本3.13或更高。
  • PyTorch:版本1.8或更高,与CUDA版本兼容。
  • GPU计算能力:7.0(V100)/ 7.5(T4)或8.0(A100)。
  • Python:版本3.7或更高。

确保您的开发环境已正确设置,并且您的计算机上已经安装了NVIDIA GPU驱动程序和支持CUDA的编译器。

安装步骤

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/bytedance/ByteTransformer.git
    cd ByteTransformer
    
  2. 更新子模块:

    git submodule update --init
    
  3. 创建构建目录并编译:

    mkdir build
    cd build
    cmake -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0" -DDataType=FP16 -DBUILD_THS=ON -DCUDAARCHS="80" ..
    make
    

    请根据您的GPU架构调整TORCH_CUDA_ARCH_LISTCUDAARCHS的值。

  4. 安装PyTorch插件(如果需要):

    根据您的PyTorch版本和CUDA版本,将编译好的插件安装到相应的PyTorch插件目录下。

  5. 验证安装:

    通过运行单元测试来验证安装是否成功。

    cd ..
    python3 bert_transformer_test.py 16 64 12 64 --avg_seqlen 32 --dtype fp16
    

    或者运行C++单元测试:

    ./bin/bert_transformer_test 16 64 12 64
    

以上步骤是ByteTransformer的基本安装流程,具体细节可能根据您的系统环境有所不同。如果在安装过程中遇到问题,请检查系统环境是否满足要求,或者查看项目的issue页面寻求帮助。

ByteTransformer optimized BERT transformer inference on NVIDIA GPU. https://arxiv.org/abs/2210.03052 ByteTransformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTransformer

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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