INFO 01-14 20:09:03 llm_engine.py:73] Initializing an LLM engine with config: model='/data/sda/models/vicuna-7b-v1.5-awq', tokenizer='/data/sda/models/vicuna-7b-v1.5-awq', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=False, dtype=torch.float16, ...
双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: bfloat16的小数部分较短,整数部分较长,这会有利于在...
双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: bfloat16的小数部分较短,整数部分较长,这会有利于在...
双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: bfloat16的小数部分较短,整数部分较长,这会有利于在...
量化是将模型浮点数变为定点数运行的过程。 双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: ...
量化是将模型浮点数变为定点数运行的过程。 双精度浮点数:在PyTorch中用torch.float64表示,或者在其他语言中也称为double类型,在LLM训练中一般比较少用 全精度浮点数:在PyTorch中用torch.float32表示 低精度浮点数:在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示: ...
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