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...
其中,尤为值得关注的是采用了 MFTCoder 框架,并利用多任务数据集进行微调的 CodeFuse-CodeLlama-34B [3] 模型,在 HumanEval 评估数据集中取得了当时的最好结果。具体来说,基于 CodeLlama-34b-Python模型进行微调的 CodeFuse-CodeLlama-34B 在 HumanEval-python 上实现了 74.4% 的 pass@1(贪婪解码)。以下是完整...
MFT 微调的 CodeLLaMA-34B,在 HumanEval 上取得了 74.4% 的结果 (和 CodeLLaMA 一样,基于 greedy generation 模式评测),该结果超过了 GPT-4 (67%) 的成绩,也超过了 WizardCoder-34B 73.2% 的得分,在开源模型中位于国际前列。 04 4bit量化部署 CodeFuse-CodeLLama-34B 模型表现十分显著,但是 34B 的模型大小...
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,模型输入长度为 4K。 经4bits 量化后,CodeFuse-Code...
蚂蚁集团搞得CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 代码大模型。 CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 是一个通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调的代码大模型。模型微调采用了4k上下文。如果有必要,可以扩...
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...
要在CodeFuse-CodeLlama-34B上使用TensorRT-LLM进行int4量化,首先需要准备模型的权重和配置文件。然后,使用TensorRT-LLM的量化工具对模型进行量化处理。这个过程包括前向传播以收集统计信息、量化校准以及生成量化后的模型。 实践案例 以一个简单的推理任务为例,我们比较了原始模型和经过TensorRT-LLM int4量化后的模型在...
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 模型的 ...
简介: 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...
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