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...
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...
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、...
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...
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...
05Mathstral-7B-数学大模型推理部署 大模型解码室 47:30 自制Cuda大模型推理框架-讲解一个从零手写的Qwen2.5推理 我是傅傅猪 21:23 大模型全栈总览 大模型解码室 2.2万10 25:45 Llama3.1-8B-微调-部署 大模型解码室 1.4万4 11:59 13大模型全栈-强化学习06-DPO流程、代码以及损失函数介绍 ...