最重要的是，大模型需要更大的资源和商业硬件来进行微调。下表1列出了三种情况下，微调Llama 2 7B和Llama 2 13B模型的峰值GPU内存使用量。你可能会注意到，QLoRA等算法使得利用有限资源，对大模型进行微调变得更加容易。
占用的差不多7.1G的内存,再多一些可能就不行了,不过还好,将就够用。 最后我们再整理个列表,大概看看各个模型都需要什么样的内存,以下只是推理,不包括微调,如果使用微调,大概需要再加20%(LORA)。 LLaMA-7B 建议使用至少6GB VRAM的GPU。适合此模型的GPU示例是RTX 3060,它提供8GB VRAM版本。 LLaMA-13B 建议使用至少...
使用Unsloth库和LoRA技术来微调Llama 3.2模型。LoRA技术通过只更新少量参数来减少内存占用和训练时间。作...
PI 方法将基于 RoPE(旋转位置编码)的预训练 LLM(如 LLaMA)的上下文窗口大小扩展到最多 32768,只需进行最小的微调(在 1000 个步骤内),这一研究在需要长上下文的各种任务上性能较好,包括密码检索、语言建模以及从 LLaMA 7B 到 65B 的长文档摘要。与此同时,通过 PI 扩展的模型在其原始上下文窗口内相对保持了较好...
从回答正确性角度来讲,Llama2-7B-chat 要优于 Llama2-7B,特别是常识能力的题,实际上 chat 版本给出的答案是差不多的(差不多的意思是它说的这只鸟并不是最小的鸟,但是它答题的方式是对的)。 实测结果 # FlagAlpha Chinese LLama2 7B-chat 5 道题目,该模型都给出了准确的回答,同时回答问题语序通顺、用...
Windows本地部署条件 1、Windows10/Windows11 2、英伟达卡8G显存、16G内存，安装CUDA12.1、cuDNN8.9，...
这时往往一块GPU是不够用的, 比如微调Llama 2 7B就需要更多显存,需要根据微调参数多少、训练策略、参数精度,使用足够的显存。 Llama 2的开源作者称PyTorch中的FSDP(Fully Sharded Data Parallel)包可以在此时帮助训练,可以将单个GPU无法训练的模型在多个GPU上训练起来。
Open-Llama是一个开源项目,用于预训练和指令调整人工智能模型,支持从7B到65B参数的模型。Open Llama包括Llama的xformers,可以在大型模型上加速性能。为了兼容性,需要将LLaMA模型转换为HuggingFace格式。微调更大的模型,如65B参数的变体,会导致更高的成本。像Alpaca这样的微调模型可能会复制它们的训练输入或产生意想不到...
最重要的是,大模型需要更大的资源和商业硬件来进行微调。 下表1列出了三种情况下,微调Llama 2 7B和Llama 2 13B模型的峰值GPU内存使用量。 你可能会注意到,QLoRA等算法使得利用有限资源,对大模型进行微调变得更加容易。 例如,表1显示了Llama 2 7B上三种微调模式(全面微调、LORA和QLoRA)的峰值GPU内存。