我们来算笔账,以Llama 7B模型为例,hidden_size为4096,也就说每个K,V有4096 个数据,假设是半精度浮点数据float16,一个Transformer Block中就有 4096* 2 *2 = 16KB的单序列 K,V缓存空间,而Llama 2一共32个Transformer Block,所以单序列整个模型需要16 * 32 = 512KB的缓存空间,那多序列呢?如果此时句子长度...
--top_p, top_k 控制解码采样的相关参数 -b 控制batch size(默认:512) -t 控制线程数量(默认:8),可适当增加 关于如何选择量化模型(点击): 评估命令 $ ./perplexity -m ./models/llama-2-7b-hf/ggml-model-q4_0.bin -f test.txt -c 4096 -eps 1e-5 -ngl 1 默认的量化方法为q4_0,虽然速度最...
torchrun --nproc_per_node 1 example_code_completion.py \ --ckpt_dir CodeLlama-7b/ \ --tokenizer_path CodeLlama-7b/tokenizer.model \ --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 预训练的代码模型是：Code Llama模型CodeLlama-7b、CodeLlama-13b、CodeLlama-34b和Code Llama-Python模型CodeLlam...
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...
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \ --ckpt_dir llama-2-7b-chat/ \ --tokenizer_path tokenizer.model \ --max_seq_len 512 --max_batch_size 4 4 回答体验 如果你输入中文给他,他虽然能够理解你的意思,但是还是很固执的回复你英文。猜测是因为训练集中只有少量的中文导致。
在这里,我们将重点讨论在本地运行类 ChatGPT 服务的情况,这就是 llama.cpp 所做的事情,让我们假设 batch size 为 1。为了高效推理,KV 缓存必须存储在内存中;KV 缓存需要存储每一层的 KV 值,这相当于存储: 这里使用 n_bytes 来表示每个参数的字节数;对于 float32 是 4,对于 float16 是 2,以此类推。中间...
量化EXL2模型 首先需要安装ExLlamaV2库: pip install exllamav2#为了使用官方的一些脚本,我们还要把官方的代码clone到本地gitclonehttps://github.com/turboderp/exllamav2 我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十...
如果你使用自定义模型或 Hugginface ID 不可用,这时你需要上传 json 配置(参考项目示例)或仅输入模型大小(例如 llama-2-7b 为 70 亿)就可以了。 接着是量化,目前该项目支持 bitsandbytes (bnb) int8/int4 以及 GGML(QK_8、QK_6、QK_5、QK_4、QK_2)。后者仅用于推理,而 bnb int8/int4 可用于训练...
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...
对于Code Llama - Instruct,我们使用524,288 tokens of batch size 进行训练,总共训练约5B tokens。 长上下文微调。对于长上下文微调(LCFT),我们使用2e-5的学习率,序列长度为16,384,并重置RoPE频率,基础值θ设为10^6。Batch size,对于7B和13B模型大小设定为200万 tokens,对于34B模型大小则设定为100万tokens。