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 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_LIST和CUDAARCHS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 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTransformer