3、下载lama-2 - 7b - chat GGML二进制文件 由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保...
3、下载lama-2 - 7b - chat GGML二进制文件 由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保...
然后每条线里的各个点表示的是不同的batch_size,从左到右每个点表示 batch_size 翻了一倍。左下角的点表示 batch_size 比较小,响应快延时低,但是吞吐量上不去;右上角的点表示 batch_size 比较大,吞吐量上去了,但是延时下来了。 红色的线表示 MHA 结构,其相比于另外两种结构,在增大 batch_size 过程中会触发...
根据实验结果，DCA与Flash Attention集成后，在不同的输入长度上的推理时间与原始的自注意力机制（PyTorch实现）和Flash Attention相比较。实验在单个NVIDIA A100 80G GPU上进行，使用Llama2 7B模型，输入长文本来自NarrativeQA。在20次试验中，DCA保持了与原始Flash Attention相似的推理速度，没有引入显著的额外开销。2. ...
用该方法对7B大小的羊驼2进行改造，只需要一块A100就能搞定。团队表示：希望这个方法有用、好用，为未来的LLM们提供廉价又有效的长上下文能力。目前，模型和代码都已在HuggingFace和GitHub上发布。只需添加两个组件 这个方法名叫CEPE，全称“并行编码上下文扩展（Context Expansion with Parallel Encoding）”。作为轻量级...
1. 使用LLaMA-2作为基础模型 在本研究中,我们采用了LLaMA-2作为基础模型,具体使用了7B和13B两个版本。LLaMA-2模型是在现有的LLaMA模型基础上进行的改进,我们没有对模型架构进行重大更改,仅对RoPE的基数进行了调整,以适应更长的上下文长...
536:hidden_dim * (unsigned)InferenceContext537:k * (int)InferenceContext545:hidden_dim * (unsigned)InferenceContext546:k * (int)InferenceContext1570:input.size(1), (int)mlp_1_out_neurons 编译成功如下所示: 5.安装类库 PS L:\20230903_Llama2\whl文件\DeepSpeed\dist>pip3install.\deepspeed-0.10...
1. 使用LLaMA-2作为基础模型 在本研究中,我们采用了LLaMA-2作为基础模型,具体使用了7B和13B两个版本。LLaMA-2模型是在现有的LLaMA模型基础上进行的改进,我们没有对模型架构进行重大更改,仅对RoPE的基数进行了调整,以适应更长的上下文长度。选择LLaMA-2作为基础模型的原因在于其在处理长上下文任务方面已经展现出了强大...
01陈丹琦团队发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法:CEPE(Context Expansion with Parallel Encoding),将Llama-2窗口扩展至128k,同时仅需原来1/6的内存。 02CEPE通过添加两个小组件来实现扩展:小型编码器用于对长上下文进行块编码,交叉注意力模块插入到解码器的每一层,用于关注编码器表示。
2. 3. 3.3 启动convex后端 3.3.1 Linux系统 后续可能会使用just命令,可以在https://github.com/casey/just寻找对应Linux发行版的安装方法,以Ubuntu 24.04为例,安装命令为: sudo apt install just 1. 安装context,对于Linux系统,直接下载预编译版本,解压缩即可,下载地址在https://github.com/get-convex/convex-ba...