参数数量：模型的大小通常由其包含的参数数量决定。这些参数是模型在学习过程中通过优化算法调整的权重。参...
此外在工作中跟研究员沟通时,也会发现部分研究员对模型大小和模型推理速度的关系不太了解,设计出一些很难发挥硬件计算能力的模型结构。因此在这里对一些用于评价模型大小的指标——计算量、参数量、访存量、内存占用等指标进行详细探讨,分析这些指标会对模型的部署推理产生何种影响,详细讨论计算量和访存量对模型推理速度...
1、模型复杂度的衡量 参数数量(Params): 指模型含有多少参数,直接决定模型的大小,也影响推断时对内存的占用量 单位通常为 M,通常参数用 float32 表示,所以模型大小是参数数量的 4 倍左右 参数数量与模型大小转换示例: 10M float32 bit = 10M × 4 B
参数的显存占用:只有有参数的层,才会有显存占用。这部分的显存占用和输入无关,模型加载完成之后就会占用。 有参数的层主要包括:卷积、全连接、BatchNorm、Embedding等等 无参数的层主要包括:多数的激活层(Sigmoid/ReLU)、池化层、Dropout等等 具体来说,模型参数数目(不考虑偏置b): Linear(M->N):M×N Conv2d(Cin...
模型大小:随着模型中参数数量的增加,性能通常会按照幂律改善。 数据集大小:更大的训练数据集通常带来更好的性能,也遵循幂律关系。 计算:用于训练的计算资源(浮点运算次数)与性能改善相关。 下图展示了大型语言模型中的规模化法则。 所有三...
（一）小模型与大模型的现状与特点 小模型的特点 首先，小模型的参数量较少，计算需求也相对较低。这使得小模型在资源有限的环境（如移动设备、嵌入式系统）中表现出色，能够快速进行训练和推理。其次，小模型体积小，适合部署在各种设备上，尤其是在资源受限的场景。同时，由于计算量小，小模型在实时性要求高的应用...
模型大小推荐配置 对于较小的模型(如3090推荐),我们可以选择搭载高端显卡的服务器配置。这类服务器能够提供足够的计算能力,满足小型模型的训练需求。如果追求高性价比,4090显卡也是一个不错的选择。当模型规模扩大到7B以内时,我们推荐使用V100 32G或A100 40G PCIe等高端GPU,以确保训练过程的稳定性和高效性。
输入你想要的目标尺寸,按下 Enter 键。SU将会询问你是否要调整模型大小以匹配新的尺寸。 步骤五:调整模型大小 点击“是”后,SU将自动调整模型的大小,使得选中的部分符合你设定的目标尺寸。卷尺工具的实际作用是设定一个测量标准,SU会根据该标准来调整模型的比例。
下面以最经典的AlexNet模型为例子,计算感受野,模型计算量和大小(内存)。下面这张图是AlexNet的结构图,看起来比较直观。 感受野 感受野是检测和分割任务中比较重要的指标,它是一个逐层叠加的过程,计算到最后一层的卷积特征图输出上,它的计算公式是: RFi=RFi−1+(kernelsize−1)×stride,RF0=1RF_{i}=RF_{...