作者: 网页链接{Grok-1 到底需要怎样的配置才能运行?对此有人给出答案:可能需要一台拥有 628 GB GPU 内存的机器(每个参数 2 字节)。这么算下来,8xH100(每个 80GB)就可以了。} 网页链接{NVIDIADGX H100 实际销售价格介于 25000 美元至30000 美元之间。}
注意:由于Grok-1依赖的库(如JAX和jaxlib)对系统环境要求非常苛刻,必须按照库的要求配置系统环境。例如,如果使用Python 3.10运行代码,并依赖jax 0.4.25和jaxlib 0.4.25,则需要配置CUDA 12.3.2和cuDNN 8.9。 执行grok1的部署命令: 确保下载的checkpoint文件(如ckpt-0目录)放在checkpoints目录中,然后运行: bash pyth...
为了运行Grok-1，用户需下载checkpoint并遵循存储库中的JAX示例代码，但需注意，由于Grok-1规模庞大（314B参数），运行模型需要有足够GPU内存的机器。据估算，可能需要一台拥有至少628GB GPU内存的机器，即8xH100配置，方可顺利运行Grok-1。Grok的发展历史 Grok的旅程始于2023年7月12日，当马斯克的xAI团队宣布成立并启...
环境配置 jax之前没有用过,环境配起来比较头疼,参考了一些issue之后,果断放弃requirement文件,自己一步一步配置。 新建conda环境,官方没有给出python的版本,个人推测应该是3.9-3.12左右,于是碰运气安装3.10。 conda install -n grok python=3.10 2. 安装jax pip install -U "jax[cuda12_pip]" -f https://stor...
有网友开始好奇 314B 参数的Grok-1到底需要怎样的配置才能运行。对此有人给出答案：可能需要一台拥有 ...
- 可以在ModelScope社区下载Grok-1模型。 - 运行推理需要使用Jax的镜像和相关依赖。 - 可以使用官方提供的样例进行推理。 - 魔搭社区已支持在Jax镜像中进行评测。 - 提供了ARC-Challenge和gsm8k的评测样例。 - PrepScholar是一款高效的GRE考试准备课程,提供个性化学习计划和策略。
开源，意味着开放源代码，更意味着公开技术和分享智慧。然而，运行这样一个庞大的模型，需要有足够的GPU支持。据悉，可能需要一台拥有628GB GPU内存的机器才能满足其运行需求。这样的硬件配置对于普通用户来说，无疑是一笔巨大的开销。但是，对于那些有实力和决心投入AI研究的企业和机构来说，这无疑是一个难得的机会...
# 配置推理运行器 inference_runner = InferenceRunner( pad_sizes=(1024,), # 填充大小 runner=ModelRunner( model=grok_1_model, # 指定模型 bs_per_device=0.125, # 每个设备的批量大小 checkpoint_path=CKPT_PATH, # 检查点路径 ), name="local", # 名称 load=CKPT_PATH, # 加载检查点的路径 tokeniz...
这将在您的Docker仓库中创建一个名为grok1的镜像,标签为latest。 4、配置函数计算FC 登录到阿里云函数计算控制台。 创建一个新函数,选择自定义运行时为Custom Java,并填写以下信息: 内存大小:根据您的需求选择合适的内存大小,例如128MB。 超时时间:根据您的需求选择合适的超时时间,例如5分钟。
笔记本硬件配置： i9-13900HX/32GB，GPU 4090/16GB 启用WSL功能 在搜索中查找“启用或关闭Windows功能”...