Accelerate发展概况在三年半以前、项目发起之初时，Accelerate的目标还只是制作一个简单框架，通过一个低层的抽象来简化多GPU或TPU训练，以此替代原生的PyTorch训练流程:自此，Accelerate开始不断扩展，逐渐成为一个有多方面能力的代码库。当前，像Llama这样的模型已经达到了4

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介绍目前大模型微调主要方案是LLaMA-Factory LLaMA-Factory中，提供了两种多卡框架：Accelerate、DeepSpeedAccelerate依赖accelerate==0.24.1transformers==4.34.1datasets==2.14.7tiktoken==0.5.1peft==0.6.2trl==0.7.1这里只列出可能冲突版本注意使用最新版本0.24.1，尝

大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测

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