资源规格栏,我们选择 D910B 的显卡。(显存 64GB 、CPU24 、内存 192GB) 镜像栏会随着选择的显卡出现相应的模型镜像,这里我们选择 openmind_cann8。 模型这块我们可以根据自己的需要选择。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/...
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 --upgrade pip # 更换 pypi 源加速库...
XTuner是上海人工智能实验室开发的低成本大模型训练工具箱,XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。只要8G。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...
本次实验是以InternLM2-Chat-7B为内核,因此算力消耗还是比较大,有两次部署没成功都是因为显存不足。下边就依此来讲一下我的实验经历: 1、本以为前边的实验已经做了,后边会比较简单,实际上不能直接使用,缺少部分环境,因此又把前边的实验指令依此跑了一遍。 2、环境准备好之后,关键的一步是做端口映射。注意streamli...
看来20G显存在InternStudio中依然不行。 我们关机。切换下配置,改为40G显存。 然而: 这个可尴尬了。 不过根据 专家意见,调整 ./workspace/triton_models/weights/config.ini中 cache_max_entry_count = 0.2 再试试: conda activate lmdeploynew cd ~/lmdeploy-internlm2/workspace/triton_models/weights ...
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2-7b", trust_remote_code=True)# `torch_dtype=torch.float16` 可以令模型以 float16 精度加载,否则 transformers 会将模型加载为 float32,有可能导致显存不足model = AutoModelFor...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-7b-chat-1m", trust_remote_code=True)# `torch_dtype=torch.float16` 可以令模型以 float16 精度加载,否则 transformers 会将模型加载为 float32,导致显存不足model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-7b-chat-...
📗 支持使用Unsloth加速训练,并且节省显存。 📗 支持绝大部分主流的开源大模型,如Llama3、Gemma、MiniCPM、Llama、InternLM、Baichuan、ChatGLM、Yi、Deepseek、Qwen、Orion、Ziya、Xverse、Mistral、Mixtral-8x7B、Zephyr、Vicuna、Bloom,训练时与各个官方的chat模型的template对齐。
在autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.0.0-->3.8(ubuntu20.04)-->11.8   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 换源加速下载并...
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: 4.总结 LMDeploy 在 0.6.0 这个版本上开始支持华为昇腾NPU。不过官方的文档只包含了 docker 镜像推理的...