用Flan-UL2(20B)跑SST-2数据集速度很慢

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1. Flan-UL2(20B)是一款芯片，应该不是跑模型的设备，我们需要确认实际跑模型的设备是什么
2. SST-2数据集较小，15个样本的跑完耗时两小时，速度过慢
3. 使用CPU跑模型，考虑是否可以用GPU来加速 解决方案:
4. 确认实际跑模型的设备是什么，如果是笔记本电脑的话，建议配备一块独立显卡，这样可以加速模型的跑速
5. 可以调整一下模型参数或者硬件设备的配置，如果跑这么慢其实也有可能是因为模型参数或者硬件设备的配备不足，建议调整后再跑一次
6. 可以考虑使用GPU来加速，目前深度学习应用中，GPU是常用加速器之一，相比CPU而言，GPU在并行计算和浮点计算方面有独到优势，可以大幅提高模型训练的速度和效率 代码案例：
7. 判断当前运行设备是否为GPU

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

输出为"cuda"表示运行设备为GPU，输出为"cpu"表示运行设备为CPU 2. 采用PyTorch使用GPU跑模型的代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型，这里以一个简单的线性模型为例
class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(in_features, out_features)
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x
# 定义输入和输出
x = torch.randn(5, 10)  # 输入大小是[5, 10]
y = torch.randn(5, 2)   # 输出大小是[5, 2]
# 调用GPU或CPU来运行模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = LinearModel(10, 2).to(device)
x, y = x.to(device), y.to(device)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 开始训练模型
for epoch in range(100):
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item()}")
# 输出训练后的模型参数
print(model.state_dict())