ExLlamaV2使用的量化算法与GPTQ类似。但ExLlamaV2不是选择一种精度类型,而是在测量量化误差的同时为每层尝试不同的精度类型。所有的尝试和相关的错误率都会被保存。用户提供的目标精度,ExLlamaV2算法将通过为每层模块选择平均最低错误率的目标精度的量化精度来量化模型。 在量化过程中,ExLlamaV2会输出测试的结果: -...
使用ExLlamaV2在GPU上运行Llama2 70b ExLlamaV2还提供了运行混合精度量化模型的脚本。 chat.py脚本将把模型作为聊天机器人运行,并且可以提供交互。还可以使用test_inference.py简单地测试模型。 我们就是用这个脚本检查模型速度和内存消耗: python test_inference.py -m ./Llama-2-70b-2.5bpw/ -p "Once upon a...
https://github.com/turboderp/exllamav2 第二部分:四种量化方式的区别? 我们之前学过GGML、Llama.cpp,然后GPTQ系列、ExLlamaV2,然后NF4! 量化llama为例,得出数据: 这里,GGML模型,用llama.cpp做的Q4_K_M模型 GPTQ模型:AutoGPTQ和ExLlama NF4模型直接transformers运行 看结果,GGML模型略占优势!略! 若VRAM充...
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...
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 ...
首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十倍的模...
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...
首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2#为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地gitclonehttps://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十倍的模型来说...
首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2 #为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地 git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 1. 2. 3. 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一...
git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 cd exllamav2 pip install -r requirements.txt 我们的目标是在消费级gpu上运行模型。 对于Llama 2 70b,我们的目标是使用24gb的VRAM,NVIDIA RTX3090/4090 gpu 对于Llama 2 13B,我们的目标是12gb的VRAM。这样RTX3060/3080/4060/4080都可以使用,并且它可以运行...