问题现象是在多GPU卡上对ChatGLM-6B进行微调时,程序一直卡住不往下执行。具体如下: pytorch框架,多卡微调ChatGLM 训练脚本参数配置情况: 正常执行日志如下: 多GPU运行时程序卡死: 再看GPU的监控,其中前三个GPU为多卡并行微调,后一个是单卡微调: 解决办法: DistributedDataarallel 方法,有时候会出现进程卡死的问题...
1. 在AutoDL开台GPU 进入AUTODL官网,注册登录后创建容器实例,笔者选择在佛山区开台特斯拉T4GPU(因为便宜), 镜像笔者的选择如下: 创建实例后打开JupyterLab, 打开终端: 查看下GPU: nvidia-smi 更新下Ubuntu的一些源: apt update 2. 获取ChatGLM预训练好的模型 2.1 在数据盘创建文件夹用于存放模型(防止放系统盘占用...
ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。 ChatGLM官网体验地址:https://chatglm.cn/ 百川大模型官网体验地址:https://chat.baichuan-ai.com/ 二、环境准备 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。
具体来说,部署ChatGLM-6B需要一个强大的GPU服务器或者一个具有GPU的云计算平台。根据模型的规模和复杂度,可以选择搭载多张高性能GPU的服务器或者使用云计算平台的GPU实例。 软件环境需要安装必要的软件和开发工具,包括Python、PyTorch、TensorFlow等深度学习框架以及相关的工具包和库。此外,还需要安装一些辅助工具,如Docke...
运行ChatGLM-6B,使用 V100 16G 的 GPU,进行简单的对话,是完全没有问题的。 在10轮对话内的资源使用情况: 结语 大家可以直接访问飞桨 AI Studio 项目:ChatGLM-6B体验本地化对话(transformers版本)。这个项目有Notebook,可以供大家自由尝试,也有根据飞桨官方课程提供的 Streamlit 界面,供大家使用。
硬件强大，多种型号可选:大模型对于内存、显存的要求比较高，普通用户很难有几十G的内存和显存。趋动云上有多种型号机型可选，内存最高可达几百G，单卡显存从6G到80G，方便根据需要自由选择，同时用户可以很方便的调用多GPU能力。软件和环境配置简单：无需担心软件安装和版本不兼容，趋动云内置不同框架的多种不...
硬件强大,多种型号可选:大模型对于内存、显存的要求比较高,普通用户很难有几十G的内存和显存。趋动云上有多种型号机型可选,内存最高可达几百G,单卡显存从6G到80G,方便根据需要自由选择,同时用户可以很方便的调用多GPU能力。 软件和环境配置简单:无需担心软件...
要训练2小时,需要保证你的GPU有足够多的计算单元 使用P-Tuning v2进行训练 !bash train.sh 1. Thinking:将 train.sh 中的 THUDM/chatglm-6b 改为本地的模型路径 (参考train2.sh) Thinking:如何使用训练好的ChatGLM模型进行推理使用evaluate.sh,这里需要修改model_name_or_path 和 ptuning_checkpoint ...
废话不多说了,直接上效果,以下是由ChatGLM中文对话的结果(不是ChatGPT哦) (PS:想要试用ChatGLM的,可以文章下面留言) 2.准备工作 官方说明ChatGLM对硬件的配置要求至少13G的显存 要准备的东西如下: 一台GPU云服务器(16GB显存,32G内存) 云服务器上已安装好显卡驱动cuda和pytorch框架(平台都有现成的镜像,直接安装即...
dockerfile: Dockerfile container_name: llm tty: true restart: always ulimits: memlock: -1 stack: 67108864 shm_size: 40G deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: [gpu] volumes: - ./code:/home/user/code:cached networks: - test-net networks: test-net: external: true # ...