考虑到 LMDeploy 并不是每个模型都是支持的,我们在官方的列表中找到支持的模型 https://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/supported_models/supported_models.html 这里我们选择 internlm2_5-7b-chat 模型, 模型选择后,回到新建模型列表页面,点击新建任务等待服务器创建新任务。 当分配资源完成后,状态变成运行状态,...
python inference.py 我们查看一下显存情况: npu-smi info 我们使用 lmdeploy chat 来推理: lmdeploy chat /home/ma-user/work/pretrainmodel/internlm2_5-7b-chat --backend pytorch --device ascend 我们输入问题测试下推理效果: i 4.总结 LMDeploy 在 0.6.0 这个版本上开始支持华为昇腾NPU。不过官方的文档...
internLM-Chat-7B FastApi 部署调用 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>1.11.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.3 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。 pip换源和安装依赖包 # 升级pip python -m pip install -...
最低只需8GB显存,就可以微调InternLM2-7B模型,打造专属于你的 AI 助手。 仓库地址:https:///InternLM/xtuner Xtuner特点 高效 支持大语言模型 LLM、多模态图文模型 VLM 的预训练及轻量级微调。XTuner 支持在 8GB 显存下微调 7B 模型,同时也支持多节点跨设备微调更大尺度模型(70B+)。 自动分发高性能算子(如 Fl...
InternLM支持对模型进行全参数微调，支持丰富的下游应用。同时，低成本大模型微调工具箱XTuner也在近期开源，支持多种大模型及LoRA、QLoRA等微调算法。通过XTuner，最低仅需 8GB 显存即可对7B模型进行低成本微调，在24G显存的消费级显卡上就能完成20B模型的微调。部署-LMDeploy支持十亿到千亿参数语言模型的高效推理 LM...
准备在 oasst1 数据集上微调 internlm-7b-chat # 创建一个微调 oasst1 数据集的工作路径,进入 mkdir ~/ft-oasst1 && cd ~/ft-oasst1 微调 XTuner 提供多个开箱即用的配置文件,用户可以通过下列命令查看: # 列出所有内置配置 xtuner list-cfg 拷贝一个配置文件到当前目录: # xtuner copy-cfg ${CONFIG_...
比如开源模型规模选择了相对适中的200亿参数级别；推出了低成本大模型微调工具箱XTuner，降低模型微调显存要求。甚至是模型的底层架构设计上，也有来自实际应用方面的思考。InternLM-20B的模型层数设定为60，远超过常见7B、13B模型采用的32层或者40层设计，同时内部维度保持在5120，处于适中水平。这是因为研究人员发现，目前...
InternLM支持对模型进行全参数微调,支持丰富的下游应用。同时,低成本大模型微调工具箱XTuner也在近期开源,支持多种大模型及LoRA、QLoRA等微调算法。通过XTuner,最低仅需 8GB 显存即可对7B模型进行低成本微调,在24G显存的消费级显卡上就能完成20B模型的微调。
InternLM支持对模型进行全参数微调,支持丰富的下游应用。同时,低成本大模型微调工具箱XTuner也在近期开源,支持多种大模型及LoRA、QLoRA等微调算法。通过XTuner,最低仅需 8GB 显存即可对7B模型进行低成本微调,在24G显存的消费级显卡上就能完成20B模型的微调。