为了有效运行 LLaMA-7B,建议使用至少具有 6GB VRAM 的 GPU。 适合此模型的 GPU 示例是 RTX 3060,它提供 8GB VRAM 版本。 其他 GPU(例如 GTX 1660、2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050)也具有 6GB VRAM,可以作为支持 LLaMA-7B 的良好选择。 LLaMA-13B 为了获得 LLaMA-13B 的最佳性能,建议使用至少具有 10GB VR...
通过batch size (bs)=1+梯度累计以及gradient checkpointing的方式能够大大降低显存开销。这也是qlora训练时的一大核心(其实光靠量化训练很难做到显存的极致压缩)。我们的实验结果大概是这样:LaVIN-7B在bs=4改成batch size (bs)=1+梯度累计之后显存降低到了25G左右。经过gradient checkpointing,显存降低到9~10G左右...
首先介绍了大模型推理阶段的概念:TTFT和TPOT其次介绍了2个大模型推理阶段所需显存和推理时间的公式最后以llama7B为例,进行实测和公式对比,基本上理论公式与实测相差不大1 大模型推理的显存计算公式: (模型参数)×2+(KV缓存)×2=(模型参数)×2+(2×h×L×b×s)×2 2 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...
1、采用80G显存的卡,比如A100 A800 H100 H800 L40 H20,目前只有H20是能卖的 2、用RTX8000或者A6000...
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、...
开源大模型如LLaMA,Qwen,Baichuan等主要都是使用通用数据进行训练而来,其对于不同下游的使用场景和垂直领域的效果有待进一步提升,衍生出了微调训练相关的需求,包含预训练(pt),指令微调(sft),基于人工反馈的对齐(rlhf)等全链路。但大模型训练对于显存和算力的要求较高,同时也需要下游开发者对大模型本身的技术有一定了...
7B,就意味着参数有 70 亿,但是很多人微调后,发现它的效果却一点也不输拥有几千亿的chatGPT-3.5...
首先介绍了大模型推理阶段的概念:TTFT和TPOT 其次介绍了2个大模型推理阶段所需显存和推理时间的公式 最后以llama7B为例,进行实测和公式对比,基本上理论公式与实测相差不大 1 大模型推理的显存计算公式: (模型参数)×2+(KV缓存)×2=(模型参数)×2+(2×h×L×b×s)×2 2 大模型推理时间:TTFT + TPOT ...