最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型...
继2023-09-11 CodeFuse-CodeLlama-34B发布,HumanEval pass@1指标达到74.4% (贪婪解码), 为当前开源SOTA。最近,CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本发布,CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits是CodeFuse-CodeLlama-34B模型的4bits量化版本,后者是通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调而得到的代码大...
Phind-CodeLlama-34B-v2核心优势 高效的Fine-Tuning Phind-CodeLlama-34B-v2模型是在Phind-CodeLlama-34B-v1的基础上，通过对1.5亿个高质量编程相关的Token进行额外的Fine-Tuning而来。这不仅提升了模型的性能，还使其在开源模型中处于领先地位。多语言编程能力 该模型精通Python、C/C++、TypeScript、Java等多种...
TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一款针对大型语言模型(LLM)的优化工具,它结合了TensorRT的高效推理引擎和LLM的特性,为LLM模型提供了高效的推理解决方案。CodeFuse-CodeLlama-34B是一款基于Transformer架构的大型语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。在本文中,我们将探讨如何使用TensorRT-LLM对CodeFuse-CodeLlama-34B模型进行in...
本文将介绍如何在CodeFuse-CodeLlama-34B模型上应用TensorRT进行int4量化实践,以提高模型推理速度并减少内存占用。 一、TensorRT基本原理 TensorRT是NVIDIA推出的一款深度学习推理引擎,旨在优化模型推理速度并降低内存占用。它通过以下方式实现: 图层优化:TensorRT会对模型进行图层级的优化,包括图层融合、精度校准等,以减少...
The Code Llama 34B-Instruct NIM simplifies the deployment of the Code Llama 34B instruction tuned model which is optimized for language understanding, reasoning, and text generation use cases, and outperforms many of the available open source chat models on common industry benchmarks. NVIDIA NIM ...
Meta开源代码编程任务微调版Llama2模型CodeLlama,参数涵盖7B、13B和34B Meta 开源的针对代码编程任务进行了微调的 Llama2 版模型 Llama2,支持大型输入上下文,以及编程任务的零样本指令跟随能力。提供多种版本以覆盖广泛的应用程序:基础模型(CodeLlama),Python 专业化(CodeLlama - Python)和指令跟随模型(CodeLlama - Ins...
最终,CodeFuse-CodeLlama-34B 的 int4 量化模型可以部署在单张 A10 显卡上,推理速度可以达到 20 tokens/s (batch_size=1)。同时,相较于 fp16 数据精度的模型,通过算法上的优化,int4 量化引入的精度下降可以控制在 1% 以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型...
Phind-CodeLlama-34B-v2在Alpaca/Vicuna格式上进行了指令调优,使得模型更易于控制和使用。这对于开发者来说是一个巨大的优势,因为它可以根据特定的需求和场景灵活地调整模型的行为。 技术细节 数据集和训练过程 Phind-CodeLlama-34B-v2使用了一个包含1.5亿Token的高质量私有数据集进行Fine-Tuning。这个数据集由编程问题...
据站长之家 9 月 27 日消息,近日,蚂蚁集团代码大模型 CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits 量化版本发布。据悉,该模型是 CodeFuse-CodeLlama-34B 模型的 4bits 量化版本,后者是通过 QLoRA 对基座模型 CodeLlama-34b-Python 进行多代码任务微调而得到的代码大模型,模型输入长