尽管GPTQ在压缩方面做得很好,但如果没有运行它的硬件,那么就需要使用其他的方法。 GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法,允许用户使用CPU来运行LLM,但也可以将其某些层加载到GPU以提高速度。 虽然使用CPU进行推理通常比使用GPU慢,但对于那些在CPU或苹果设备上运行模型的人来说,这是一种非常好的格式。 我们可以看到...
针对你遇到的 UserWarning: The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU 警告,以下是一些详细的解答和建议: 1. 确认用户环境中bitsandbytes库的版本及安装情况 首先,你需要确认当前环境中 bitsandbytes 库的版本和安装情况。可以通过以下命令来查看: bash pip show bitsandbytes 这将显示 bits...
下面是安装cudnn cudnn是GPU加速计算深层神经网络的库。先去官网下载cudnn,不过需要先注册,然后下载对应版本的就行了。下载如下: 这里我选择的是cudnn7.6.5,上图上面那部分的最后一个,然后选择里面的for Linux版本,也就是上图下面部分的第三个,然后下载,我下载完成后将文件放在了主目录下。 然后输入下面的命令...
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...
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...
("No GPU found. A GPU is needed for quantization.")logger.info("The device_map was not initialized.""Setting device_map to {'':torch.cuda.current_device()}.""If you want to use the model for inference, please set device_map ='auto' ")iflow_cpu_mem_usageisNone:low_cpu_mem_...
通过结合bitsandbytes、4比特量化和QLoRA技术,我们已经成功地将多个大型语言模型进行了量化和微调,并在多个基准测试上取得了优异的性能。例如,我们使用QLoRA在单个48GB GPU上微调了包含650亿个参数的模型,其性能与全16比特微调相当。我们还推出了一个新的模型家族——Guanaco,该模型在Vicuna基准测试中表现出色,达到了...
QLoRA的关键在于其使用的4位NormalFloat(NF4)数据类型和双量化技术,这些技术共同作用下,使得在单个GPU上微调大型LLM成为可能。 源码解读 bitsandbytes在QLoRA中的应用 在QLoRA的实现中,bitsandbytes主要用于模型的量化部分。通过替换模型中的nn.Linear层为量化层(如bnb.nn.Linear4bit),bitsandbytes将模型的权重从...
OpenCL的商标持有者是苹果公司,它制定出一个允许使用多种计算设备的开放标准。计算设备可以是GPU、CPU 或者其他存在OpenCL驱动程序的专业设备。截至2012 年,OpenCL 支持绝大多数品牌的 GPU设备,包括那些至少支持 SSE3(SSE3 是 Streaming SIMD Extensions 3 的缩写,表示“单指多数据流扩展指3”。)的CPU。
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...