
Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案
Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。
CLIP项目是一个基于Habana Gaudi处理器(HPU)的深度学习模型优化项目。它作为Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana HPU之间的桥梁,为用户提供了便捷的模型加载、训练和推理工具。
项目提供了专门的GaudiConfig配置文件,包含以下主要设置选项:
该项目的使用过程分为三个主要步骤:
数据准备:需要下载并解压COCO数据集,包括训练集、验证集和测试集的图像及注释文件
模型初始化:可以基于预训练的视觉和文本编码器创建模型,同时配置相应的分词器和图像处理器
模型训练:通过命令行方式启动训练,可以设置batch size、学习率、权重衰减等超参数,同时开启HPU相关的优化选项


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