这也是为什么我看到有许多组织努力将这个 70B参数的模型移植到普通 GPU 上,特别是那些显存为 24GB 或以下的设备。在这篇文章中,我将向大家展示一个全新的微调模型,叫做 Meta Llama 3.1 70B Instruct,使用了 AQLM。 如果你还不知道 Meta 的 Llama 3.1 是什么:它是一个多语言的大语言模型的集合,预训练和指令调...
在deepspeed下,global_batch_size仍然等于nnodes * ngpus_per_node * batch_size_per_device * gradient_accumulate_steps。 0x02 显存计算 开启zero3且不offload时,全参数微调最少需要显存可以估计为n_params(in Billion)16个GB。所以70*16=1120GB,大约是1120/80=14张80G的显卡,大概是两台机器。这里估计的只...
deepspeed开启ZeRO3的情况下,可以将内存“虚拟化”为显存,在训练时,不将整个模型加载到显存中,而是将当前正在训练的部分加载进去(通常是逐层Transformer模块的形式)。 当设备的内存达到2TB时,则可实现70B级别模型的全量微调,且只需要3090显卡(甚至只需要一张!),且在单节点情况下,增加显卡可以使训练速度呈线性增长。
ollama run ModelScope任意GGUF模型,指定model id即可: ollama run modelscope.cn/lmstudio-community/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF 04.模型微调 这里我们介绍使用ms-swift 3.0对Llama3.3进行自我认知微调。 在开始微调之前,请确保您的环境已正确安装 # 安装ms-swift pip install git+https://github.com/modelsco...
2. 笔者实现了在8张3090显卡上,基于LoRA在FP16精度(无量化)下微调LLaMA2-70B模型(根据评估,应该还可以降低到6张卡的水平) 3. 目前暂时解决了使用Deepspeed会爆显存的问题,采用256GB内存的设备足够应付LLaMA2-70B模型的微调。 4. 目前尚未解决Pipeline Parallel导致的同时只有一个GPU在运行的效率低问题,考虑后续改...
1.1 平台环境微调Llama3.1-70B模型，本地环境跑不了。只能选择租用云上GPU。关于算力租赁平台，我选择的是FunHPC乐算云，理由如下：官网简单明了，进去就能租（无需排队），显卡类型多，总能找到适合我的卡型。价格非常亲民，和其他平台相比，算是非常便宜了。提供code-server开发界面，开发方便快捷。磁盘空间扩容...
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...
内存计算与显存优化</开启zero3且不进行模型数据离线存储时，全参数微调对显存的需求巨大。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...
9月4日,OpenBuddy发布700亿参数跨语言大模型 OpenBuddy-LLaMA2-70B,并以可商用的形态全面开源!现在已经全面上架魔搭ModelScope社区。70B模型在能力表现上,相较于早前发布的较小规模模型,在文本生成、复杂逻辑推理以及自然语言处理等任务有了非常显著的提升。据其内测用户及多项能力测试指标反馈,目前70B模型在语言能力...
LLaMa3-70B的参数量大概是70亿(70B),假设我们使用FP16精度,每个参数占用2字节,那么显存需求就是70×10×2 bytes = 140GB。这个计算很简单,但已经占用了相当一部分显存。 激活函数 🎯 接下来是激活函数的部分。我们假设批次大小(Batch Size)为1,序列长度(Sequence Length)为2048,隐藏层大小(Hidden Size)为...