在使用DeepSpeed-MII与Llama-2模型时,遇到了两个问题。首先是无法将慢速tokenizer转换为快速tokenizer的错误,提示需要安装sentencepiece库。其次是在尝试将llama-2-13B-chat替换为llama-2-7B-chat时,遇到了另一个错误。
针对第一个问题,可以尝试安装sentencepiece库:
pip install sentencepiece
然后在加载tokenizer时,使用sentencepiece库进行转换:
from transformers import AutoTokenizer
import sentencepiece as spm
def load_tokenizer(model_config):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_config.tokenizer)
spm.SentencePieceTrainer.train(input_file=model_config.tokenizer, model_prefix="spm", vocab_size=10000)
return tokenizer
针对第二个问题,需要检查代码中是否有关于模型配置的部分,可能需要根据不同的模型版本进行相应的调整。
这个错误信息表示在运行过程中,服务器因为某种原因崩溃了。具体来说,是在/home/DeepSpeed-MII/mii/backend/server.py
文件的第62行抛出了一个RuntimeError
,导致无法继续执行。
要解决这个问题,你需要检查服务器崩溃的原因。可能的原因包括内存不足、CPU过载、代码错误等。你可以尝试以下方法:
- 检查服务器的日志,看是否有更详细的错误信息。
- 检查服务器的资源使用情况,如内存和CPU占用率,确保它们没有超过限制。
- 检查代码中是否存在潜在的错误,如语法错误、逻辑错误等。
- 如果问题仍然存在,尝试重启服务器并重新运行程序。
2条答案
按热度按时间gdrx4gfi1#
这个看起来像是一个我们在最新的DeepSpeed中修复的bug。我们很快就会发布一个补丁。在此期间,请使用以下命令安装:
$
pip install git+https://github.com/Microsoft/DeepSpeed.git git+https://github.com/Microsoft/DeepSpeed-MII.git
$v6ylcynt2#
这个错误是由于在运行DeepSpeed时遇到了问题。你可以尝试以下方法解决这个问题: