数据准备:下载llama-2-7b-hf模型,可以使用Hugging Face Transformers或PyTorch等库加载模型;准备要输入到模型中的数据,以及tokenizer对文本进行编码,以及将编码后的文本转换为模型所需的张量格式。 模型转换:在训练完成后,将训练时保存好的微调模型文件(Checkpoint Model)转换为可以直接推理的二进制格式文件. 模型推理:模...
为了计算KV缓存大小,我们将两者都乘以 n_layers 和 d_model,得到以下方程: 每个tokenkv缓存kv_cache_size: = (2 * 2 * n_layers * d_model ) = (2 * 2 * n_layers * n_heads * d) Llama2 模型使用一种称为分组查询注意(GQA)的注意力变体。当 KV 头数为 1 时,GQA 与 Multi-Query-Attention...
LlamaConfigplugin = HybridParallelPlugin(tp_size=2, pp_size=2, num_microbatches=4, zero_stage=1)booster = Booster(plugin=plugin)model = LlamaForCausalLM(LlamaConfig())model, optimizer, train_dataloader, criterion = booster.boost(model, optimizer...
其中llama-2-7b-chat是我在上一步output_dir中指定的huggingface输出文件夹。 如果这一步做完了,模型部署这块就大功告成啦。现在我们运行text-generation-webui就可以和llama2模型对话了,具体的命令如下: python server.py --model [output_dir中指定的huggingface输出文件夹名字] --api --listen 五、分发模型 现...
修改模板yaml中 run_llama2_7b_910.yaml 的一些并行策略和数据集路径等,一般包括output_dir、dataset_dir(注意路径以/结尾)、max_device_memory、batch_size、data_parallel、model_parallel、pipeline_stage,前三个为必须修改,并保证$dpmppp=显卡数$ [root@***-GPU-48 llama2]# diff run_llama2_7b_910_tea...
# It can also be directly specifiedinthe command line.python tools/download.py--model_name check/in/model/zoo--input_type sg/or/mm--output_path path/to/save--model_size7B/13B/34B/70B[--down_config][--down_internLM][--down_code] ...
# 修改 ascend-toolkit 路径 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 权重格式转换 python tools/ckpt_convert/llama/convert_weights_from_huggingface.py --input-model-dir llama-2-7b-hf \ --output-model-dir ./llama2-7b-tp8pp1 \ --tensor-model-parallel-size 8 \ --pipeline-mode...
local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh# 权重格式转换python tools/ckpt_convert/llama/convert_weights_from_huggingface.py --input-model-dir llama-2-7b-hf \ --output-model-dir ./llama2-7b-tp8pp1 \ --tensor-model-parallel-size 8 \ --pipeline-model-parallel-size 1 \ --type7B \ --merge...
--ckpt_dir llama-2-7b-chat/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 指令的时候遇到的一些报错问题: 1-报错“TypeError: can only concatenate str (not "int") to str” 说在llama/llama/路径下的generate.py中的165行: ...
top-p sampling (default: 0.9) --temp N temperature (default: 0.8) -b N, --batch_size N batch size for prompt processing (default: 8) -m FNAME, --model FNAME model path (default: models/llama-7B/ggml-model.bin)c++ -I. -I./examples -O3 -DNDEBUG -std=c++11...