Files
wehub-resource-sync e06fe8e8c6
Self-hosted runner (benchmark) / Benchmark (aws-g5-4xlarge-cache) (push) Waiting to run
New model PR merged notification / Notify new model (push) Waiting to run
Update Transformers metadata / build_and_package (push) Waiting to run
Secret Leaks / trufflehog (push) Failing after 1s
Build documentation / build (push) Failing after 1s
Build documentation / build_other_lang (push) Failing after 0s
CodeQL Security Analysis / CodeQL Analysis (push) Failing after 0s
PR CI / pr-ci (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Get all modified files (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Model CI (push) Has been skipped
chore: import upstream snapshot with attribution
2026-07-13 11:57:37 +08:00

4.8 KiB

Fusion mapping (funcție experimentală)

Fusion mapping oferă o modalitate opțională de a înlocui sub-modulele modelului la momentul încărcării, păstrând în același timp formatul original al checkpoint-ului.

Se bazează pe:

Warning

Fusion mapping este o funcție experimentală de încărcare. Schimbă structura modulelor la rulare și poți afecta comportamentul modelului. Folosește-o doar când dorești explicit un layout de rulare fuzionat.

Pornire rapidă

Fusion este activat prin [~PreTrainedModel.from_pretrained] cu fusion_config:

from transformers import AutoModelForImageTextToText


model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct",
    fusion_config={"patch_embeddings": True},
)

În mod implicit, nu se aplică niciun fusion. Dacă fusion_config este stocat în configurația modelului, from_pretrained() îl va reutiliza automat.

Cum funcționează

Înregistrarea fusion are loc înainte de instanțierea modelului:

  1. [~PreTrainedModel.from_pretrained] folosește argumentul explicit fusion_config sau recurge la config.fusion_config.
  2. Registrul fusion validează numele fusion-urilor solicitate.
  3. Fiecare fusion activat meta-inițializează clasa modelului țintă, filtrează opțional modulele candidate după nume și folosește is_fusable(...) pentru a descoperi clasele de module compatibile.
  4. Clasele de înlocuire fuzionate sunt înregistrate prin [~transformers.monkey_patching.register_patch_mapping].
  5. Regulile [~WeightTransform] corespunzătoare sunt generate din configurație pentru ca încărcarea checkpoint-ului să poată mapa weights în layout-ul de runtime fuzionat.
  6. În mod implicit, [~PreTrainedModel.save_pretrained] folosește calea de conversie inversă pentru a restaura layout-ul original al checkpoint-ului. Pasează save_original_format=False pentru a păstra în schimb layout-ul de runtime convertit.

Aceasta permite unui fusion să folosească o structură de module de runtime diferită, încărcând în continuare din formatul original al checkpoint-ului și salvând înapoi în același format în mod implicit.

Notă: Cu mecanismul actual de monkey-patching, înregistrarea fusion este la nivel de clasă: o clasă de modul compatibilă se mapează la o clasă de înlocuire fuzionată.

Familii de fusion curente

În prezent, fusion_config suportă o familie de fusion:

  • patch_embeddings Activează cu:

    fusion_config = {"patch_embeddings": True}
    

    Efect: Înlocuiește proiecțiile de patch embedding nn.Conv3d compatibile cu proiecții nn.Linear aplatizate echivalente la runtime.

Extinderea fusion mapping

Pentru a adăuga o nouă familie de fusion:

  1. Adaugă un predicat is_fusable. Acesta determină dacă un modul descoperit este compatibil cu fusion-ul.
  2. Adaugă opțional target_modules_patterns. Aceasta face pasul de descoperire mai explicit prin pre-filtrarea numelor modulelor candidate înainte de is_fusable(...).
  3. Adaugă un factory make_fused_class. Acesta returnează clasa de înlocuire de runtime pentru o clasă de modul compatibilă.
  4. Adaugă un factory make_transforms dacă layout-ul fuzionat necesită conversia checkpoint-ului. Acesta returnează regulile [~WeightTransform] care mapează weights între layout-urile original și fuzionat pentru o configurație dată.
  5. Înregistrează noul ModuleFusionSpec în fusion_mapping.py.

Odată înregistrat, noul fusion devine disponibil prin fusion_config.

API intern

autodoc fusion_mapping.ModuleFusionSpec

autodoc fusion_mapping.PatchEmbeddingsFusionSpec

autodoc fusion_mapping._register_module_fusion

autodoc fusion_mapping.register_fusion_patches