请问可以多卡推理吗，单卡显存有限

[shenshaowei]

请问显存不够，只有4090D，bits设置16，如果想用多卡进行微调后的OneKe推理，有提供单机多卡推理代码吗？需要用什么命令执行？

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python src/inference.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path '/data/shensw/model/OneKE' \
    --checkpoint_dir '/data/shensw/DeepKE/example/llm/InstructKGC/lora/oneke_ner_cmeee_add/checkpoint-2810' \
    --model_name 'llama' \
    --template 'llama2_zh' \
    --do_predict \
    --input_file 'data/NER/ner_cmeee_add.json' \
    --output_file 'results/ner_cmeee_add.json' \
    --finetuning_type lora \
    --output_dir 'result' \
    --predict_with_generate \
    --cutoff_len 512 \
    --bf16 \
    --max_new_tokens 300 \
    --bits 16

单卡推理显存不够，报OOM了：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 23.65 GiB total capacity; 23.21 GiB already allocated; 33.88 MiB free; 23.21 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 期待您回复。

[shenshaowei]

你好，可以回答一下吗

[guihonghao]

当前不支持多卡推理

[shenshaowei]

好的谢谢，那提供训练后量化推理代码吗

[guihonghao]

推理代码参考 https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/example/llm/InstructKGC/README_CN.md#-6%E9%A2%84%E6%B5%8B 量化设置参数--bits 4

[shenshaowei]

ok

[shenshaowei]

output_dir='lora/oneke-bio-8-add'
mkdir -p ${output_dir}
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 torchrun --nproc_per_node=8 --master_port=1287 src/finetune.py \
    --do_train --do_eval \
    --overwrite_output_dir \
    --model_name_or_path '/data/shensw/model/OneKE' \
    --stage 'sft' \
    --model_name 'llama' \
    --template 'llama2_zh' \
    --train_file '/data/shensw/DeepKE/example/llm/InstructKGC/data/NER/bio8-data/bio_train.json' \
    --valid_file '/data/shensw/DeepKE/example/llm/InstructKGC/data/NER/bio8-data/bio_dev.json' \
    --output_dir=${output_dir} \
    --per_device_train_batch_size 16 \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --preprocessing_num_workers 8 \
    --num_train_epochs 10 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --max_grad_norm 0.5 \
    --optim "adamw_torch" \
    --max_source_length 300 \
    --cutoff_len 500 \
    --max_target_length 300 \
    --evaluation_strategy "epoch" \
    --save_strategy "epoch" \
    --save_total_limit 10 \
    --lora_r 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.05 \
    --bf16 \
    --bits 8

训练完推理：

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/inference.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path '/data/shensw/model/OneKE' \
    --checkpoint_dir '/data/shensw/DeepKE/example/llm/InstructKGC/lora/oneke-bio-8-add/checkpoint-890' \
    --model_name 'llama' \
    --template 'llama2_zh' \
    --do_predict \
    --input_file '/data/shensw/DeepKE/example/llm/InstructKGC/data/NER/bio8-data/bio_test.json' \
    --output_file 'results/bio_test.json' \
    --finetuning_type lora \
    --output_dir 'result' \
    --predict_with_generate \
    --cutoff_len 512 \
    --bf16\
    --max_new_tokens 300 \
    --bits 8

报错： RuntimeError: expected scalar type Float but found BFloat16 请问这个是什么原因呢？ --bf16\改为--fp16\依旧报错

[shenshaowei]

--bits 8 改为
--bits 4后可以运行了，看了代码，小于8，不同bits：4/8是选择不同的量化方式，都是bitesandbytes，难道跟版本有关系？ 还有运行时-bits 4为什么速度慢--bits 162倍多，疑惑不解，求大佬解惑

[guihonghao]

--bits 8有时会出现上面的报错，建议使用--bits 4

[shenshaowei]

运行时-bits 4为什么速度慢--bits 16 两倍多呢，bits 16一条2s，bits 4一条反而要5s。正常量化不应该变快些吗，疑惑不解，求大佬解惑

[guihonghao]

不清楚哪里出了什么问题

[shenshaowei]

好吧，您在使用量化模型时不会变慢吗