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nano vllm是简化版的vllm的实现, 里面实现了大模型推理的常见优化. 包括page attention, kv cache, continuous batching.
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论文: AutoVLA: A Vision-Language-Action Model for End-to-End Autonomous Driving with Adaptive Reasoning and Reinforcement Fine-Tuninggithub模型总体架构:训练步骤:trajectory是模型的预测目标. 我们把trajectory分成一小段一线段的segments,
计算数据集的mean和std

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PipeDream是非交错的Pipeline Parallel, 执行方式是当一个micro-batch forward计算完了之后, 马上执行backward计算, 这样能够提前释放相关micro-batch的intermediate activation, 从而节省显存。最初提出Tensor Parallel是在32G的GPU上训练超大模型, 此时可能会存在单层Transformer显存过大的
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这时未使用的参数就会未参与梯度的计算,因此可以获取未使用参数,并注释掉消除错误。使用pytorch DDP训练的时候,有的时候会报错。现在单GPU下做一个iteration,并在。








