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

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 在英语学习过程中,一款优秀的词典工具至关重要。Vocabulary.com Dictionary 和欧陆词典(EuroDict)作为两款备受推崇的在线词汇资源,各具特色且能够相互补充,为用户打造全面的词汇学习体验。 Vocabulary.com Dictionary 不仅提供单词的标准释义,还特别注重词汇的实际运用。它涵盖了丰富的例句、短语和习语,帮助用户掌握词汇在不同语境中的使用方式。此外,Vocabulary.com 设有互动学习功能,通过游戏和挑战的形式,让学习者在趣味中巩固新词汇。其“智能学习计划”能够根据用户的学习进度和能力定制个性化学习路径,是提升词汇量的有效工具。 之配合的欧陆词典则以多语言支持和深度词汇解析闻名。它不仅提供英文词汇的解释,还涵盖多种语言对照,非常适合多语种学习者。欧陆词典还提供同义词、反义词、派生词等扩展信息,以及丰富的短语和习语,帮助用户全面理解词汇的多维度含义。 在实际使用时,学习者可以先通过 Vocabulary.com Dictionary 查找单词的基本信息和应用场景,再借助欧陆词典拓展对词汇的多语言理解,尤其是对比不同语言中词汇的对应关系。Vocabulary.com 的互动学习模式适合日常学习,而欧陆词典则更适合深度研究和词汇拓展。 压缩包中的文件可能包括“Vocabulary.com Dictionary.jpg”,这可能是词典的截图或封面,用于视觉介绍;“Vocabulary.com Dictionary.mdd”和“.mdx”文件则是欧陆词典的数据文件,用于存储索引和数据,方便离线查询。将这些文件下载到本地,即使在无网络的情况下,也能使用部分功能。 Vocabulary.com Dictionary 和欧陆词典的结合使用,能为学习者
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