目前的结果:7B的多模态大模型训练(LaVIN-7B)大约需要8~9G的显存,13B的多模态大模型训练(LaVIN-13B)大约需要13~14G显存。目前的模型在单张消费级显卡上已经完全能够完成训练了,性能相较于fp16略有下降,但是仍然极具竞争力!未来预计65B的模型也能在单张A100(40G)上完成训练,我们后续会公布结果。所有的训练和测试代...
本文实践了在两块P100(16G)上微调Llama-2-7b-chat模型的过程,源码在https://github.com/git-cloner/llama2-lora-fine-tuning,参照了https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese。由于每种推理卡的情况不同,所以针对P100删除了bf16、fp16等参数,精度也降到了8bit进行微调。 1、显卡要求 16G显存及以上(P100...
1.5万 4 25:45 App Llama3.1-8B-微调-部署 2.7万 16 1:04 App 是AI吗 2.2万 13 18:59 App Qwen2-7B-微调-训练-评估 5786 2 54:41 App 田渊栋博士:传统符号推理和大模型推理的融合之路 6621 6 2:19:22 App 大模型全栈–transformer原理-embedding原理-增量预训练技巧 3288 1 32:14 App 21大...
以 LLaMA-7B 为例，该模型含的参数数量大约 7B，如果使用全精度（32 比特）的 AdamW 优化器对它进行微调，那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。此外，虽然朴素的 SGD 优化器不需要额外状态，节省了优化器状态所占用的内存，但是模型的性能难以保证。因此，本文主要关注如何减少模型内存中的优化器状态，同...
Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 1万 10 11:51 App Llama3.1 405B开源大模型!挑战Claude3.5和GPT-4o!微调Llama3.1 8B模型+GraphRAG搭建本地知识库! 1769 -- 3:49 App Mistral 入门指南 —— 介绍 2510 1 11:42 App 微调Paligemma...
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。 二、准备工作 1、登入PAI并下载 Llama-2-7B-Ch...
采用AutoDL作为云平台进行微调训练。Win系统采用终端命令行操作的过程差不多。 选择合适的显卡,点击租赁 LLaMa-Factory 所需要的设备软硬件环境要求如下: Mandatory Minimum Recommend python 3.8 3.10 torch 1.13.1 2.2.1 transformers 4.37.2 4.38.2 datasets 2.14.3 2.17.1 accelerate 0.27.2 0.27.2 peft 0.9....
最后我们再整理个列表,大概看看各个模型都需要什么样的内存,以下只是推理,不包括微调,如果使用微调,大概需要再加20%(LORA)。 LLaMA-7B 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、...
结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类...