git clone https://github.com/turboderp/exllamav2 pip install exllamav2 现在ExLlamaV2 已安装,我们需要下载要以此格式量化的模型。让我们使用优秀的zephyr-7B-beta,这是一个使用直接偏好优化 (DPO) 进行微调的Mistral-7B模型。它声称在 MT 工作台上的性能优于 Llama-2 70b chat,对于一个小十倍的模型来说...
最直接的方法是使用ExLlamaV2 repo中的test_inference.py脚本(注意,我在这里没有使用聊天模板): python exllamav2/test_inference.py -m quant/ -p "I have a dream" 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(在T4 GPU上每秒56.44个令牌)。 也可以使用chatcode.py脚本的聊天版本...
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: -...
ExLlamaV2为消费级GPU用户提供了一个高效运行Llama 2 70B模型的解决方案。通过优化计算任务划分、内存管理和混合精度训练等技术手段,ExLlamaV2显著降低了运行Llama 2所需的计算资源。未来,随着技术的不断进步和硬件性能的提升,我们有理由相信ExLlamaV2将在更多领域发挥重要作用,推动大型语言模型在更广泛场景下的应用和发...
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...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型如Llama 2 70B在各个领域展现出强大的能力。然而,这类模型通常需要高性能计算资源,如服务器级GPU或TPU,使得普通用户难以接触和使用。为了解决这个问题,我们推出了ExLlamaV2,一个专门针对消费级GPU优化的Llama 2 70B模型运行工具。 ExLlamaV2的架构设计充分考虑了消费级GPU的硬件特性...
使用ExLlamaV2消费级GPU上 运行Llama2 70B #小工蚁 程序员研究所 科技 计算机技术 小工蚁 开源大模型 LLaMA2小工蚁创始人 发消息 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监学建模当UP主,下班在家接单多赚点!接下来播放 自动连播 Mac Studio 运行llama2, 分别跑7b,13b,70b模型 cquaker 2149 0 ...
使用ExLlamaV2 进行量化就像运行convert.py脚本一样简单,其中convert.py位于ExLlamaV2 的根目录下: python convert.py \-i ./Llama-2-13b-hf/ \-o ./Llama-2-13b-hf/temp/ \-c test.parquet \-cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ \-b 3.0
一、ExLlamaV2技术背景 ExLlamaV2是一个基于LLama 2系列的优化项目,旨在通过一系列技术手段,降低LLama 2模型在硬件上的运行门槛。这些技术手段包括但不限于模型量化、内存优化、计算加速等。通过这些优化,ExLlamaV2使得在消费级GPU上运行Llama 2 70B等大型模型成为可能。 二、安装与配置 要在消费级GPU上运行ExLlama...
通过ExLlamaV2框架,我们可以在消费级GPU上高效地运行Llama 2 70B模型。在实际应用中,ExLlamaV2表现出了良好的性能和稳定性。例如,在文本生成任务中,ExLlamaV2可以在较短的时间内生成高质量的文章或对话内容。在自然语言理解任务中,ExLlamaV2也展现出了强大的语义理解能力,能够准确识别文本中的关键信息和意图。 此外...