1、部署通义千问1.5-32B-Chat-AWQ (1)模型概览 (2)下载模型 (base) ailearn@gpts:~$ mkdir -p /data/sdd/models ; cd /data/sdd/models (base) ailearn@gpts:/data/sdd/models$ git lfs install ; git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-32B-Chat-AWQ.git (3)搭建环境 01.创建...
1、基准测试-Qwen1.5-32B-Chat-AWQ (1)环境准备 参考上篇:格瑞图:vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4 (2)克隆代码 参考上篇:格瑞图:vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4 (3)准备数据 参考上篇:格瑞图:vLLM-0016-基准测试-Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4 (4)启动模型 01.启...
awq模型来源:https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat-AWQ 使用如下命令部署qwen1.5-14b-chat-awq模型: TP_SIZE=2 WORLD_SIZE=2 TOKENIZER_PATH=../pretrained-models/qwen1.5-14b-chat-awq/ CHECKPOINT_PATH=../pretrained-models/qwen1.5-14b-chat-awq/ MODEL_TYPE=qwen_2 FT_SERVER_TEST=1 pyt...
如果模型太大，无法一次性加载到GPU中，可以考虑将数据分批处理，每次只处理模型的一部分。梯度累积：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ/summary k kerfun_ 1枚 qwen CC0 自然语言处理 0 11 2024-04-25 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Qwen1.5-72B-Chat-AWQ.rar Qwen1.5-72B-Chat-AWQ-2.rar Qwen1.5-72B-Chat-AWQ.rar (17028.27M) 下载反馈...
我评测了Qwen1.5-7B-Chat和两个量化模型的MMLU效果,发现AWQ的分数特别低,比直接naive 4bit还差。这是什么情况呢? 浮点模型分数0.60,而GPTQ版本0.59而AWQ版本只有0.45,naive的版本都有0.589 GPTQ和AWQ量化模型: https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-AWQ https:
--quantization {awq,gptq,squeezellm,None}:指定模型量化类型。默认为 None,表示不进行量化。 --enforce-eager:强制启用 Eager Execution 模式。 --max-context-len-to-capture MAX_CONTEXT_LEN_TO_CAPTURE:指定要捕获的上下文长度。默认为 1024。 --engine-use-ray:在引擎中启用 Ray 分布式训练模式。
如果要量化,那么目前有3种主流方法:AWQ、GPTQ、GGUF 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/688736901 我用的是GPTQ,这个相对成熟,有一个能直接用的库:Auto-GPTQ 版本List:https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ/blob/main/docs/INSTALLATION.md
Is tinychat.com safe? Like Live video chat rooms, simple and simple – Tinychat, its privacy policy explicitly states they do not conduct background screenings or inquiries into user backgrounds. As such, it might be downloaded from the Google Play Store or the Apple Store. It is very con...
在量化章节中我们讲解了AWQ量化,VLLM直接支持传入量化后的模型进行推理: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from vllm import LLM, SamplingParams import os import torch os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE'] = 'True' #Sample prompts. prompts = [ "Hello, my name is", "The presiden...