训练任务采用 bf16 混合精度,由于全量参数微调占用显存很大,因此每个 GPU device 的 batch size 设置为 1 (激活值非常消耗内存,若大于 1 会导致 OOM),通过将梯度累加设置将单个设备的有效 batch size 提升为 4,同时开启 gradient_checkpointing 节省激活值对内存的占用。 任务在训练过程中,指标数据会实时传送至 w...
model_dir = snapshot_download("LLM-Research/gemma-2-9b-it") 或者使用CLI下载 modelscope download --model=LLM-Research/gemma-2-9b-it --local_dir . GGUF格式模型链接: https://modelscope.cn/models/LLM-Research/gemma-2-9b-it-GGUF GGUF模型下载: modelscope download --model=LLM-Research/gemm...
3.2.5 推理显存占用 基座模型和微调模型合并后,大约需要40G?? 3.2.6 推理效果 3.2.7 微调与推理完整代码 from datetime import datetimenow = datetime.now()time_str = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')print(time_str)#0,download modelfrom modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_...
比如我上面的 ollama run gemma2跑的是Google模型的9B参数版本,如果你的显卡显存只有8G,那大概率是跑不动的(除非调整参数、做更多优化)。但你可以用ollama run gemma2:2b在4G显存的显卡上尝试运行。当然,如果你的显卡有48G显存,你也可以敲ollama run gemma2:27b 跑更聪明的27B版本的AI。 发布于 2024-11-04...
训练任务采用 bf16 混合精度,由于全量参数微调占用显存很大,因此每个GPUdevice 的 batch size 设置为 1 (激活值非常消耗内存,若大于 1 会导致 OOM),通过将梯度累加设置将单个设备的有效 batch size 提升为 4,同时开启 gradient_checkpointing 节省激活值对内存的占用。
本文主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例PAI-DSW的配置下运行(显存24G) : 点击模型右侧Notebook快速开发按钮,选择GPU环境 打开Notebook环境: 模型链接和下载 HF格式模型链接: https://modelscope.cn/models/LLM-Research/gemma-2-9b-it 社区支持直接下载模型的repo: ...
Gemma2是Google推出的轻量级开放模型系列,采用decoder-only结构,适用于文本生成任务。其9B和27B模型在多个维度超越同类竞品,支持资源有限环境部署。训练与推理方面,Gemma2采用量化配置和Lora微调技术,显存占用低,推理效率高。
3.2.5 推理显存占用 3.2.6 推理效果 3.2.7 微调与推理完整代码 四、总结 一、引言 Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列,采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型(提供英语版本),为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种...
3.2.5 推理显存占用 3.2.6 推理效果 3.2.7 微调与推理完整代码 四、总结 一、引言 Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列,采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型(提供英语版本),为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种...
3.2.5 推理显存占用 3.2.6 推理效果 3.2.7 微调与推理完整代码 四、总结 一、引言 Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列,采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型(提供英语版本),为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种...