AutoModelForCausalLM.from_pretrained如何实现多卡并行传输

AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法可以实现多卡并行传输。具体实现步骤如下：

1. 首先，通过调用from_pretrained方法加载预训练模型，并传入相关参数，如模型路径、配置、数据类型、内存使用等。

2. 如果检测到有多个GPU可用（通过torch.cuda.device_count()判断），则进入多卡加载的分支。

3. 在多卡加载分支中，首先使用accelerate库的infer_auto_device_map函数根据模型和内存限制自动分配设备映射。

4. 然后，使用accelerate库的dispatch_model函数将模型分发到各个设备上，实现多卡并行传输。

5. 最后，打印设备映射信息，表示多GPU预测已启用。

6. 如果只有一个GPU可用，则进入单卡加载分支，将模型移动到GPU上。

下面是一个示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch

ori_model_path = "path/to/pretrained_model"
config = "path/to/config"

bc_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    ori_model_path,
    config=config,
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True,
    revision='main',
    device_map='auto'
)

if torch.cuda.device_count() > 1:
    from accelerate import dispatch_model
    from accelerate.utils import infer_auto_device_map, get_balanced_memory
    
    device_map = infer_auto_device_map(bc_model, max_memory=get_balanced_memory(bc_model))
    bc_model = dispatch_model(bc_model, device_map)
    print('multi GPU predict => {}'.format(device_map))
else:
    bc_model = bc_model.cuda()
    print("single GPU predict")