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。
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...
我们介绍了 QLoRA,这是一种有效的微调方法,可以减少内存使用量,足以在单个 48GB GPU 上微调 65B 参数模型,同时保留完整的 16 位微调任务性能。QLoRA 通过冻结的 4 位量化预训练语言模型将梯度反向传播到低阶适配器~(LoRA)。我们最好的模型系列,我们命名为 Guanaco,在 Vicuna 基准测试中优于所有以前公开发布的...
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。
Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set `load_in_8bit_fp32_cpu_offload=True` and pass a cu...
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...
在第17行,我们使用torch.cuda.get_device_capability()函数检查GPU与bfloat16的兼容性。该函数返回支持cuda的GPU设备的计算能力。计算能力表示GPU支持的版本和特性。该函数返回一个由两个整数组成的元组,(major, minor),表示GPU的主要和次要计算能力版本。主要版本表示该计算能力的主要版本,次要版本表示该计算能力的次...
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...
以字节为单位计算模型大小时,需要将参数量乘以所选精度的大小 (以字节为单位)。例如,如果我们使用 BLOOM-176B 模型的 Bfloat16 版本,其大小就应为176 \times 10^{9} \times 2 字节 = 352GB!如前所述,这个大小需要多个 GPU 才能装得下,这是一个相当大的挑战。