环境Ubntu 20.04+AMD® Radeon (tm) pro vii+16G 模型和地址: chinese-alpaca-2-7b hfl/chinese-alpaca-2-7b at main (hf-mirror.com) 模型推理工具项目github地址: ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C…
1. GPU 类型 Llama2 支持多种类型的 GPU,包括 NVIDIA 的 TESLA 和 QUADRO,以及 AMD 的 MI25 和 MI50。在选择 GPU 时,请确保您的设备与 Llama2 兼容。 2. GPU 内存 对于训练大型深度学习模型来说,GPU 内存(RAM)是非常重要的。一般来说,拥有至少 12GB RAM 的 GPU 会是一个不错的选择。如果您的模型更...
1. GPU 类型 Llama2 支持多种类型的 GPU,包括 NVIDIA GPU、AMD GPU 和 Intel GPU。具体选择哪种 GPU,取决于您的应用程序和计算需求。需要注意的是,对于某些特定的深度学习任务,例如图像处理或视频处理,NVIDIA GPU 可能会提供更好的性能。 2. GPU 内存 对于深度学习任务来说,GPU 内存大小至关重要。较小的模型...
如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM。您需要大约 4 ...
第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM。您需要大约 4 场免费演出才能顺利运行。 对于13B 参数模型对于像 Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ ...
需要的文件:https://pan.baidu.com/s/1H21QEpyc0Hm1Dehv5ss0iw?pwd=2fj2 # 1 教程目的(2024/02/13) 本教程收集关于在AMD GPU上运行Ollama的一些信息,并以AMD 780M核显为例,演示通过Ollama使用AMD GPU运行Deepseek R1 32b模型。 需要了解的基本概念包括: ...
建议使用至少6GB VRAM的GPU。适合此模型的GPU示例是RTX 3060,它提供8GB VRAM版本。 LLaMA-13B 建议使用至少10GB VRAM的GPU。满足此要求的gpu包括AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080和A2000。这些gpu提供了必要的VRAM容量来有效地处理LLaMA-13B的计算需求。
从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。作者：Kenneth Leung 相关资源 https://avoid.overfit.cn/post/9df...
以下是 4 位量化的 Llama-2 硬件要求: 对于7B参数模型 如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML...
以下是 4 位量化的 Llama-2 硬件要求: 对于7B参数模型 如果7B Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 模型是你所追求的,你必须从两个方面考虑硬件。第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML...