在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。而对于预训练任务，以使用512张A100 40GB预训练LLaMA2-70B为例，DeepSpeed ZeRO3策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的ZeRO3-offload策略启动。Colossal-AI则因卓越的系统优化和扩展性，仍能保持良好性能...
从下图来看,由于 MQA 和 GQA 能够设置更大的 batch_size,所以最终的吞吐量要比 MHA 大一些。 从这个测试来看,本文的 GQA 之所以选择8个头,是不是有现在大部分机器都是八卡机的原因? 这里贴一下 70B 模型的参数量如下所示。对于 GQA 部分的模型结构,num_attention_heads为 64,num_key_value_heads 为 8。
节点数: 2，至少 1 个节点每节点 GPU 数: 8GPU 类型: A100GPU 显存: 80GB节点内互联: NVLink每节点内存: 1TB每节点 CPU 核数: 96节点间互联: AWS 的 Elastic Fabric Adapter (EFA)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...
70B模型大约需要16GB显存来存放模型参数、梯度和优化器，这意味着至少需要1120GB，大约需要14张80GB显卡。当然，这还不包括前向计算所需的额外显存，这部分依赖于模型架构、输入长度和batch_size的具体数值，通常通过实验来确定。
具体来说，这种改进使 Llama 2 70B 模型在序列长度是 4096 时推理速度约为 10.5 tokens / 秒，并且...
70b代表的是模型参数大小。这个b是指十亿的意思,LLaMA2-70b就是说模型有700亿个参数。在计算机科学和工程中,b通常用来表示大数据的数量级,例如,1b表示10亿个字节,也就是1GB 什么是上下文长度?越长越好么? AI大模型上下文长度是指AI模型在生成预测或生成文本时,所考虑的输入文本的大小范围。上下文长度对于AI模型的...
可以看出,要想训练快,还是要把batch_size_per_device尽量开大一些。 0x03 checkpoint大小计算 保存checkpoint的时候只需要模型参数(fp16)和优化器状态(fp32)就行了。 对于70B的模型,使用AdamW训练时优化器的参数量是模型本身的两倍,所以最后算起来每个checkpoint需要70 * 2 + 70 * 2 * 4 = 700GB,还是非常大...
llama70b 至少需要140g以上的显存才能跑，你8卡 40g可以的，多卡分割的话貌似transformer有方法的，搜...
venv-vllm/bin/python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model="/hy-tmp/tigerbot-70b-chat-v4-4k"\--tensor-parallel-size8\--served-model-name"tigerbot"\--chat-template /hy-tmp/tiger_template.jinja \--gpu-memory-utilization0.85\--host0.0.0.0\--port8080 ...
70b代表的是模型参数大小。这个b是指十亿的意思,LLaMA2-70b就是说模型有700亿个参数。在计算机科学和工程中,b通常用来表示大数据的数量级,例如,1b表示10亿个字节,也就是1GB 什么是上下文长度?越长越好么? AI大模型上下文长度是指AI模型在生成预测或生成文本时,所考虑的输入文本的大小范围。上下文长度对于AI模型的...