最直接的方法包括使用test_inference.pyExLlamaV2 存储库中的脚本(请注意,我此处不使用聊天模板): python exllamav2/test_inference.py -m quant/ -p "I have a dream" 即使与 GGUF/llama.cpp 或 GPTQ 等其他量化技术和工具相比,生成速度也非常快(T4 GPU 上每秒 56.44 个令牌)。您可以在oobabooga 的这篇...
1. ExLlamaV2：在消费级GPU上运行本地LLMs的推理库 ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目，它是为现代消费级图像处理单元（GPU）上运行本地语言模型（LLMs）而设计的推理库。这款推理库的出现，可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算，而无需依赖于云端计算资源。这种方式不仅可以节省大量...
exllama通过自定义的cuda实现进行加速,并支持4bit量化,推理速度有较大提升。 (vLLM也有cuda加速,但不支持量化,推理速度较HuggingFace并没有明显提升。说明HuggingFace本身的推理已经有所优化。考虑到PageAttention中提到的宽带瓶颈影响大于计算瓶颈,可能是exllama的4bit量化导致更大的性能提升)...
ExLlamaV2的架构设计充分考虑了消费级GPU的硬件特性,通过优化模型结构和算法,实现在有限计算资源下的高效运行。在ExLlamaV2中,我们采用了模型剪枝、量化、模型分解等技术手段,有效降低了模型复杂度和计算量,同时保证了模型的性能。 接下来,我们将通过实例展示如何在消费级GPU上运行ExLlamaV2。首先,你需要安装ExLlamaV2...
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比,该方法使用的VRAM几乎减少了3倍,同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。 ExLlamaV2是一个旨在从GPTQ中挤出更多性能的库。由于新的内核,它还经过了优化,可以进行(非常)快速...
ExLlamaV2 是一个为消费级 GPU 设计的深度学习框架,允许用户在普通计算机上运行大型神经网络。本文将介绍如何使用 ExLlamaV2 在消费级 GPU 上运行 Llama 2 70B,并探讨性能优化方法。首先,确保您的消费级 GPU 支持 ExLlamaV2。ExLlamaV2 支持 NVIDIA 和 AMD 的消费级 GPU。在开始之前,请确保已安装 ExLlamaV2 ...
站长之家(ChinaZ.com)9月15日 消息:exllamav2是一个用于在现代消费级GPU上本地运行大型语言模型(LLM)的快速推理库。它能够利用最新的GPU技术,在不牺牲太多质量的情况下,以非常快的速度对巨大的神经网络进行推理。 项目地址:https://github.com/turboderp/exllamav2 ...
Exllama作为Llama的优化版本,显著提升了HF转换器实现的内存使用效率,特别针对量化权重进行了优化。这一改进不仅增强了模型在快速推理任务上的表现,还使得Exllama能够更有效地支持跨设备映射,同时兼容注意力机制。更重要的是,Exllama集成了对LoRA技术的支持,进一步扩展了其应用场景。
ExLLAMA 是 LLM 社区的一个真正突破!这个文本生成 LLM webui 的创新更新不仅可以将 LLAMA 模型的 TOKEN 容量提升到 8K+,还能显著降低 VRAM 使用量,并大幅提升文本生成速度。在本视频中,我将向您展示如何使用它。您对 ExLLAMA 有什么想法?请在评论区告诉我!
ExLlama是一种高效的计算硬件加速器,专门针对人工智能应用而设计。它采用先进的架构和优化算法,能够提供比传统图形处理器(GPU)更快的计算速度和更高的性能。无论是进行模型训练还是推理,ExLlama都能够以惊人的速度完成任务,大大提高工作效率。 在处理大型模型方面,ExLlama展现出了令人难以置信的能力。它具备超大容量的...