由于显存占用不到24G,理论上可以在RTX3090/A10环境中运行训练。 训练时长约4小时。 推理 SWIFT框架目前并不支持deepspeed推理,因此我们仍然使用transformers的device_map进行推理支持。但由于模型过大,因此部分layers会被offload到CPU上,并影响LoRA加载使推理出错,因此我们针对peft的实现进行了一定patch(原Linear在meta设备...
软件环境: 深度学习框架:如PyTorch或TensorFlow,以加载、运行和优化模型。 兼容的代码库:获取并编译xAI提供的开源代码,确保能够正确加载和使用Grok-1模型。 Python和其他依赖库:可能需要特定版本的Python和其他依赖库。 下载grok1的部署包或源代码: 下载源码: bash git clone https://github.com/xai-org/grok-1....
git clone https://github.com/xai-org/grok-1.git && cd grok-1pip install huggingface_hub[hf_transfer]huggingface-cli download xai-org/grok-1 --repo-type model --include ckpt-0/* --local-dir checkpoints --local-dir-use-symlinks False 第二步:运行大模型 安装依赖环境,执行代码 pip install...
由于显存占用不到24G,理论上可以在RTX3090/A10环境中运行训练。 训练时长约4小时。 推理 SWIFT框架目前并不支持deepspeed推理,因此我们仍然使用transformers的device_map进行推理支持。但由于模型过大,因此部分layers会被offload到CPU上,并影响LoRA加载使推理出错,因此我们针对peft的实现进行了一定patch(原Linear在meta设备...
第二步:运行大模型 安装依赖环境,执行代码 pip install -r requirements.txt requirements.txt的文件内容: dm_haiku==0.0.12 jax[cuda12_pip]==0.4.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html numpy==1.26.4 sentencepiece==0.2.0 ...
- 量化:Grok-1还提供了一些权重的8bit量化内容,这有助于减少模型的存储和计算需求,使其更适合在资源有限的环境中运行。 依靠3140亿参数,Grok-1表现不错,某些领域秒杀META的LLAMA2 70B。但与一流厂家比差距还是很明显,Palm2是谷歌的大模型,参数是3400亿,略高于Grok,但表现远在Grok之上。
第二步:运行大模型 安装依赖环境,执行代码 pip install -r requirements.txt 1. requirements.txt的文件内容: dm_haiku==0.0.12 jax[cuda12_pip]==0.4.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html numpy==1.26.4
第二步:运行大模型 安装依赖环境,执行代码 pip install -r requirements.txt requirements.txt的文件内容: dm_haiku==0.0.12 jax[cuda12_pip]==0.4.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html numpy==1.26.4 sentencepiece==0.2.0 ...
这grok模型运行的环境啊,得稳定、得安全。不能今儿这儿出点小毛病,明儿那儿又闹点小插曲,那这模型还能好好工作吗?就像咱睡觉,得有个安静的环境,不然这呼噜声、吵闹声,咱能睡得着吗? 咱得把这些运行条件都给弄好了,这grok模型才能像那上了发条的小闹钟一样,滴答滴答,准准地跑起来,给咱干出漂亮活儿来。你...
但是实际上模型要依赖 jax、jaxlib,这俩对环境要求还是比较苛刻的,所以尝试在服务器上运行了一下,各种报错,无奈只能使用容器一个个环境的尝试,最后成功构建出一个可以运行的镜像(下面会展示宿主机和容器的环境)。这个镜像是适用于我们的环境的,在别的环境下不知道能否正常运行,所以欢迎你使用后给出一点反馈。