让我们以bitsandbytes这个例子为例,探讨其安装版本在编译时未支持GPU的问题。bitsandbytes是一个用于基准测试和性能分析的开源项目。在这个项目中,我们可能会期望看到GPU支持,尤其是在处理大量数据和图形计算任务时。然而,事实并非如此。 通过深入分析bitsandbytes项目的源代码和文档,我们可以发现编译时未支持GPU的具体原因。
CPU 不支持 8 位张量核心 [*]。 bitsandbytes 可以在支持 8 位张量核心的硬件上运行,这些硬件有 Turing 和 Ampere GPU (RTX 20s、RTX 30s、A40-A100、T4+)。例如,Google Colab GPU 通常是 NVIDIA T4 GPU,而最新的 T4 是支持 8 位张量核心的。我们后面的演示将会基于 Google Colab! *: 译者注: Intel ...
我们提出了 QLoRA，这是一种高效的微调方法，可减少内存使用量，使得在单个 48GB GPU 上就可以微调 65B 的模型，而且所得模型的性能与全 16 比特微调相当。QLoRA 通过冻结 4 比特量化的预训练语言模型将梯度反向传播到低秩适配器 (LoRA) 中。我们最好的模型 (我们将其命名为 Guanaco) 仅需在单个 GPU 上进行...
在深度学习领域,CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一个非常重要的工具,它允许开发者利用NVIDIA的图形处理单元(GPU)进行高性能计算。然而,在使用bitsandbytes这类工具时,有时会遇到CUDA版本冲突的问题,即在高版本CUDA环境下,bitsandbytes可能会检测到低版本的CUDA SETUP,如CUDA 100。这可能会导致程序无法正常...
针对你提出的问题“the installed version of bitsandbytes was compiled without gpu support”,以下是我为你提供的详细解答: 1. 确认用户环境中bitsandbytes库的版本和安装情况 首先,你需要确认当前安装的bitsandbytes库的版本。你可以通过Python的包管理工具pip来查看已安装的库及其版本。在命令行中运行以下命令: ...
简而言之,与标准 16 比特模型微调相比,QLoRA 在不牺牲性能的前提下减少了 LLM 微调的内存使用量。使用该方法,我们可在单个 24GB GPU 上微调 33B 模型,还可以在单个 46GB GPU 上微调 65B 模型。 更具体地说,QLoRA 使用 4 比特量化来压缩预训练的语言模型。然后冻结基础模型的参数,并将相对少量的可训练参数...
由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子,仅推理 BLOOM-176B 模型,你就需要 8 个 80GB A100 GPU (每个约 15,000 美元)。而如果要微调 BLOOM-176B 的话,你需要 72 个这样的 GPU!更大的模型,如 PaLM,还需要更多资源。 由于这些庞大的模型需要大量 GPU 才能运行,因此我们需要找到降低资源...
简而言之,与标准 16 比特模型微调相比,QLoRA 在不牺牲性能的前提下减少了 LLM 微调的内存使用量。使用该方法,我们可在单个 24GB GPU 上微调 33B 模型,还可以在单个 46GB GPU 上微调 65B 模型。 更具体地说,QLoRA 使用 4 比特量化来压缩预训练的语言模型。然后冻结基础模型的参数,并将相对少量的可训练参数...
简而言之,与标准 16 位模型微调相比,QLoRA 在不牺牲性能的情况下减少了 LLM 微调的内存使用。该方法在单个 24GB GPU 上启用 33B模型微调,在单个 46GB GPU 上启用 65B 模型微调。 更具体地说,QLoRA 使用 4位量化来压缩预训练语言模型。然后冻结 LM 参数,并将相对少量的可训练参数以低阶适配器的形式添加到...
GPU显存消耗 推理速度 困惑度 AutoGPTQ的主要作者评估了使用GPTQ和bitsandbytes量化的LLaMa,通过计算C4数据集上的困惑度来进行。 我们比较GPTQ-128g(即GPTQ 4位)与nf4-double_quant和nf4,后两者是bitsandbytes的量化算法。“nf4-double_quant”是一种变体,它对量化常数进行了量化。