直观上,FP16 精度,20B 模型仅加载参数需要 40G+ 显存,175B 模型需要 350G+ 显存。InternLM2 在部署时会通过 KV Cache 的方法避免重复计算,尽量减少显存占用,batch-size为16,s=512,n=32情况下,仅 20B 模型就产生10.3G 显存。 A100 单张显存80G。 访存瓶颈 除了硬件计算,大模型还需要不断读取数据,大部分的...
在打包之前可以测试模型效果,需要编译成二进制文件,已成功在个人电脑上运行测试代码。 mlc_llm compile ./dist/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC/mlc-chat-config.json \ --device cuda -o dist/libs/internlm2_5-1_8b-chat-q4f16_1-MLC-cuda.so 测试编译的模型是否符合预期,手机端运行的效果和测试...
InternLM-20B显著领先主流的 13B 量级开源模型,在语言、知识学科综合评测上都超越 Llama2-70B,在推理能力评测上和 Llama2-70B 持平,而知识方面则仍有一定差距。 本地部署 InternLM 2.5 大模型 目前Ollama 已经支持InternLM 2.5大模型了:https://ollama.com/internlm/internlm2.5:1.8b-chat 关于Ollama 详细介...
软件环境:部署InternLM-Chat-7B大模型需要一些必要的软件环境,如Python、PyTorch等深度学习框架,以及CUDA等GPU加速库。确保这些软件环境已经正确安装并配置好。 数据准备:InternLM-Chat-7B大模型需要大量的语料库进行训练。在部署之前,需要准备好训练数据,并进行必要的预处理和格式化操作。 三、部署步骤 登录InternStudio...
internlm2_5-7b-chat 模型[1],是商汤的最新开源的大模型,引入了一个70亿参数的基础模型以及一个为实际应用设计的聊天模型。根据该模型发布的基准测试,internlm2_5-7b 展示了卓越的推理能力,在数学推理任务中得到水平领先的结果,超过了 Llama3 和 Gemma2-9B 等友商模型。
1.CLi demo 部署 CLI是Command Line Interface(命令行界面)的缩写。所以Cli部署意思就是在终端中实现模型的部署,在终端和模型进行交互对话。虽然没有好看的UI界面,但比较适合简单测试,以及学会CLi部署的代码,也有助于调用API的代码构建。 部署前提: 0.也许至少要有8GB显存的显卡。
【摘要】 一、任务需求首先了解熟悉任务计划书(https://bbs.huaweicloud.com/blogs/439896),目的需求是将 InternLM项目适配至华为的 Ascend(昇腾)和 Kunpeng(鲲鹏)处理器,确保模型能在这些硬件平台上的高效运行,需要注意系统架构是aarch64。二、过程本文验证的模型是internlm2_5-1_8b-chat,可根据需求替换不同参数...
首先我们查看一下LMDeploy 支持的模型 InternLM2.5 7BLLM LMDeploy 部署 InternLM2.5 _ 7B_chat模型 对话 prompt 信息抽取 启动API服务器 首先让我们进入创建好的conda环境,并通下命令启动API服务器,部署InternLM2.5模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
LMDeploy 支持对 LLM 模型进行 4bit 量化,权重的显存开销直接降低到 1/4。只需 16G 的显存即可推理 20B 的模型。而且推理速度相比较 FP16,提升 2 倍以上。一块 3090 显卡就能妥妥玩转 InternLM-20B 模型推理。是不是非常 amazing? 接下来,请跟随本文,一览在 3090 下使用 LMDeploy 部署 InternLM-20B 模型量...
一键部署 internlm2_5-7b-chat 简介 InternLM2.5 ,即书生·浦语大模型第 2.5 代,由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学正式推出。其开源了面向实用场景的 70 亿参数基础模型与对话模型 (InternLM2.5-7B-Chat)。模型具有以下特点: 卓越的推理性能:在数学推理方面取得了同量级模型最优精度,超...