微调baichuan2-7b模型,验证一轮后继续训练第一个iteration显存大幅增加 项目链接: https://github.com/wp931120/baichuan_sft_lora 具体描述: 由于某些原因,笔者是在transformers4.30.2、torch2.0.1,accelerate==0.22版本上进行实验。 在训练过程中,发现显存溢出,考虑是句子长度问题,将1024设置为512。 然而训练还是显存...
Baichuan-2-7B大模型的回答非常快(实测10~20秒出答案),而且答案很正确。恭喜你,已经可以在本地拥有一个超强的AI大模型了,以后辅导孩子写作业,再也不慌了! 注意事项: ①该项目需要N卡,显存8G以上,建议2060以上级别显卡,过低显存可能无法使用 ②请确保安装路径不包含中文,不然可能会引起奇怪的适配问题 请大家三连...
Baichuan2-7B-Chat-4bits：8G显存以上N卡 Baichuan2-13B-Chat-4bits：12G显存以上N卡 Baichuan2-7B-Ch...
model_dir = snapshot_download('baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat',cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='v1.0.4') 1. 2. 3. 4. 指令集构建: LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使用的微调数据形如: { "instrution":"回答以下用户问题,仅输出答案。", "input":"1+1等于几?
对于在线量化,我们支持 8bits 和 4bits 量化,使用方式和Baichuan-13B项目中的方式类似,只需要先加载模型到 CPU 的内存里,再调用quantize()接口量化,最后调用cuda()函数,将量化后的权重拷贝到 GPU 显存中。实现整个模型加载的代码非常简单,我们以 Baichuan2-7B-Chat 为例: ...
Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存 Unsloth微调Llama3-8B,提速44.35%,节省42.58%显存,最少仅需7.75GB显存 弱智吧祛魅,与强Baseline的对比实验,差距明显 关于弱智吧数据封神的若干疑问和猜想,以及数据验证实验 图解大模型推理优化之KV Cache Mixtral-8x7B MoE大模型微调实践,超越Llama...
对于在线量化,我们支持 8bits 和 4bits 量化,使用方式和Baichuan-13B项目中的方式类似,只需要先加载模型到 CPU 的内存里,再调用quantize()接口量化,最后调用cuda()函数,将量化后的权重拷贝到 GPU 显存中。实现整个模型加载的代码非常简单,我们以 Baichuan2-7B-Chat 为例: ...
9GB，然后baichuan运行时需要再分配1.2GB。用nvidia-smi查看，发现X系列用了两三百兆显存，照理说用的...
@@ -213,9 +214,9 @@ bash scripts/qwen_7b_chat/full_mp_ddp/infer.sh - `--warmup_ratio`: warmup占用总的训练steps的比例, 默认为`0.05`. - `--eval_steps`: 每训练多少steps进行评估, 默认为`50`. - `--save_steps`: 每训练多少个steps进行保存, 默认为`None`, 即设置为`eval_steps`....