微调 LLaMa 2 70B 面临的挑战 在尝试使用 FSDP 微调 LLaMa 2 70B 时，我们主要遇到了三个挑战:FSDP 会先加载整个预训练模型，然后再对模型进行分片。这样就意味着节点内的每个进程 (即 rank) 都会加载整个 Llama-70B 模型，因此需要 7048 GB ~ 2TB 的 CPU 内存，这个算式中 4 是每个参数所需字节数，8 是...
TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py')"`pip install protobuf && python $TRANSFORM --input_dir ./llama-2-7b-chat --model_size 7B --output_dir ./llama-2-7b-chat-hf Meta...
9月4日,OpenBuddy发布700亿参数跨语言大模型 OpenBuddy-LLaMA2-70B,并以可商用的形态全面开源!现在已经全面上架魔搭ModelScope社区。 70B模型在能力表现上,相较于早前发布的较小规模模型,在文本生成、复杂逻辑推理以及自然语言处理等任务有了非常显著的提升。据其内测用户及多项能力测试指标反馈,目前70B模型在语言能...
13B file size 25.0G 6.8G 7.6G 8.3G 9.1G 13G 13B ms/tok @ 4th - 103 105 148 160 131 13B ms/tok @ 8th - 73 82 98 105 128 13B bits/weight 16.0 4.5 5.0 5.5 6.0 8.5 Perplexity (measuring model quality) You can use the perplexity example to measure perplexity over a given prompt ...
下面是70B和13B的一些区别。 1. 训练数据提高,在6000量级的训练数据结果优于3000量级的,一开始我们考虑越大的模型应该使用越少越精的数据是合适的,但是当我们加大数据量时,它的效果变好,不知道是特定数据的原因,还是模型就是适合更大的数据量 2. 一开始用zero3+offload,在8卡80GA100上一直OOM,我们自己手动...
Llama 3.1 有三种规格: 8B 适合在消费者级 GPU 上进行高效部署和开发，70B 适合大规模 AI 原生应用，而 405B 则适用于合成数据、大语言模型 (LLM) 作为评判者或蒸馏。这三个规格都提供基础版和指令调优版。除了六个生成模型，Meta 还发布了两个新模型: Llama Guard 3 和 Prompt Guard。Prompt Guard 是一...
MODEL_PATH="llama-2-70b-chat"fi 最后下载这些文件并校验: formin${MODEL_SIZE//,/ }do...# Set up MODEL_PATH and SHARD based on the model sizewget${PRESIGNED_URL/'*'/"${MODEL_PATH}/consolidated.${s}.pth"}-O${TARGET_FOLDER}"/${MODEL_PATH}/consolidated.${s}.pth"wget${PRESIGNED_...
在配置参数方面，作者使用了新的 TrlParser 变量，它允许我们在 yaml 文件中提供超参数，或者通过明确地将参数传递给 CLI 来覆盖配置文件中的参数，例如 —num_epochs 10。以下是在 4x A10G GPU 或 4x24GB GPU 上微调 Llama 3 70B 的配置文件。%%writefile llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml # script parameters...
accelerate launch \--config_file configs/fsdp_config.yaml \--main_process_ip $MASTER_ADDR\--main_process_port $MASTER_PORT\--machine_rank \$MACHINE_RANK\--num_processes16\--num_machines2\ train.py \--model_name"meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf"\--dataset_name"smangrul/code-chat-assis...
我们在Llama2 13B中支持AscendSpeed推理来生成文本。 推理不同于预训练,比如我们需要加载预训练检查点和输出样本的长度: 配置LLaMA2-13B 推理脚本: examples/llama2/generate_llama2_13B_tp8_pp1.sh # 修改模型权重路径以及词表路径CHECKPOINT=./llama2-13b-tp8-pp1/ VOCAB_FILE=./llama2-13b-hf/ ...