Baichuan2-7B-Chat:~/Baichuan2-7B-Chat LLaMA-Factory QLoRA:加载较大(FP)base model,过程中量化为INT4并载入显存,再微调 量化4bits运行,消费级显存6GB能用 代码下载:~/Baichuan2 git clone git@github.com:baichuan-inc/Baichuan2.git cd Baichuan2/
本次发布包含有7B、13B的Base和Chat版本,并提供了 Chat 版本的4bits 量化。 所有版本对学术研究完全开放。同时,开发者通过邮件申请并获得官方许可后,即可免费获得 Baichuan 2离线整合包 部署Baichuan 2比较麻烦,这里我也已经帮大家整理好了Baichuan 2的离线整合包了,解压即用。今天制作的是7B模型的整合包,它对机器...
4bits量化模型应该能在大约16G显存上运行,我测试13B的chat模型至少需要30G显存。### 2.创建环境conda创建虚拟环境 `conda create -n llm python=3.10` 激活环境 `conda activate llm` (执行这步我powershell出bug了无法激活任何环境,后来重置了powershell) 在该环境下安装依赖 `pip install -r requirements.txt` ...
具体操作如下：将模型保存至~/Baichuan2目录下，然后执行python cli_demo.py命令，启动模型。在运行过程中，我们发现4bits量化技术对于降低内存占用和提高运行效率起到了关键作用，即使在消费级显存有限的条件下，Baichuan2模型也能稳定运行。随后，我们尝试了对Baichuan2-7B-Chat模型进行QLoRA微调。这一过程...
对于在线量化,baichuan2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,以 Baichuan2-7B-Chat 为例: ...
git lfs install set GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits 然后打开网址,单独去下载模型文件。 使用git命令一次性下载模型,往往容易卡住,下载时间不可控。 9. 运行 全部准备好之后,就可以运行demo了。
可以看到,官方开源的模型版本很丰富,包含基础模型Baichuan2-7B-Base/Baichuan2-13B-Base,这是在2.6万亿tokens的高质量数据集上预训练得到的。而在这2个模型基础上,Baichuan还针对对话进行对齐和微调得到了Baichuan2-7B-Chat/Baichuan2-13B-Chat两个聊天优化大模型,此外,还针对模型的显存占用问题发布了2个量化版本的模...
INT8 模型可以在保证效果没有明显下降的情况下减少需要的 GPU 资源,例如,加载 Baichuan2-13B-Chat INT8 量化的模型只需要 1 张 A10G 卡,但加载 BFloat16 模型需要 2 张 A10G 卡。若需要部署 INT8 模型,首先需要将 BFloat16 的模型量化为 INT8 模型。HuggingFace 提供了一种 bitsandb...
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: ...
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: ...