根据官方的说法,最准确的时候,这个工具估算出来的显存大小与实际估计的误差可能也就50MB左右(例如,bert-base-cased模型实际运行需要413.68MB,而这个工具估算的结果是413.18MB)。 使用Model Memory Calculator估算大模型显存的实测 这个工具的使用非常简单,如下图所示,你只需要找到对应的模型所在的HuggingFace地址,直接输入...
Model Memory Calculator是HuggingFace的Accelerate推出的一个网页工具,你可以直接输入HuggingFace上某个模型地址,它就会估计这个模型运行所需要的显存大小,包括推理和使用Adam进行训练的显存估计。 这个工具估算大模型最小推荐显存资源的方式是用最大层的大小(the minimum recommended vRAM)来表示的。而训练这个模型所需的训练...
Pretrained model on the top 104 languages with the largest Wikipedia using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced inthis paperand first released inthis repository. This model is case sensitive: it makes a difference between english and English. Disclaimer: The team releasing...
The model was trained on crops of size 512x512 and is a text-guided latent upscaling diffusion model. In addition to the textual input, it receives a noise_level as an input parameter, which can be used to add noise to the low-resolution input according to a predefined diffusion schedule...
Virginia 的 AWS 服务器上,这相当于大约 0.12 公斤二氧化碳(见[ML CO2 Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact/))。与具有(据称)8x220B 参数的通用 LLM 相比,运行一个专门化的模型(约 0.13B 参数)的效率低下得多。 ## 结论 我们已经展示了使用 LLM 创建合成数据来训练一个更小、更高效的...
以严格的参数格式调用工具: 例如,在尝试计算一辆汽车 10 分钟内行驶 3 公里的速度时,你必须调用Calculator工具,通过distance除以time来计算: 即便你的 Calculator 工具接受 JSON 格式的调用{“tool”: “Calculator”, “args”: “3km/10min”},也存在许多陷阱,例如: ...
Virginia 的 AWS 服务器上,这相当于大约 0.12 公斤二氧化碳 (见 [ML CO2 Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact/))。与具有 (据称) 8x220B 参数的通用 LLM 相比,运行一个专门化的模型 (约 0.13B 参数) 的效率低下得多。 ## 结论 我们已经展示了使用 LLM 创建合成数据来训练一个更小、...
一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。 然而，这些...
Model Memory Calculator是HuggingFace的Accelerate推出的一个网页工具,你可以直接输入HuggingFace上某个模型地址,它就会估计这个模型运行所需要的显存大小,包括推理和使用Adam进行训练的显存估计。 这个工具估算大模型最小推荐显存资源的方式是用最大层的大小(the minimum recommended vRAM)来表示的。而训练这个模型所需的训练...
Model Memory Calculator是HuggingFace的Accelerate推出的一个网页工具,你可以直接输入HuggingFace上某个模型地址,它就会估计这个模型运行所需要的显存大小,包括推理和使用Adam进行训练的显存估计。 这个工具估算大模型最小推荐显存资源的方式是用最大层的大小(the minimum recommended vRAM)来表示的。而训练这个模型所需的训练...