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...
微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的,但是如果需要更深入的研究,还是需要专业的硬件。 我们先看看硬件配置: 亚马逊的g3.xlarge M60...
举例而言，LLaMA 模型为 16 位浮点精度，其 7B 版本有 70 亿参数，该模型完整大小为 13 GB，则用户...
当然,有低成本方案,因为我们有LoRA利器,第一阶段和第二阶段都可以用LoRA训练,如果不用LoRA,就全参微调,大概7B模型需要8卡A100,用了LoRA后,只需要单卡3090就可以了。 第一阶段数据格式: 第二阶段的数据样例: 给一个法律模型训练的参考示例:https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT 训练中文大模型有啥经验? ...
以Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型 和 Linux + RTX 4090 24GB环境,LoRA+sft训练阶段为例子,帮助开发者迅速浏览和实践本项目会涉及到的常见若干个功能,包括: 原始模型直接推理 自定义数据集构建 基于LoRA的sft指令微调 动态合并LoRA的推理 批量预测和训练效果评估 ...
V100下不要进行 8bit 模式的训练,alpaca_lora的复现上很多人遇到了loss突变为0的bug。 如果想要在某个模型基础上做全参数微调,究竟需要多少显存? 一般n B的模型,最低需要 16-20 n G的显存。(cpu offload基本不开的情况下) vicuna-7B为例,官方样例配置为 4*A100 40G,测试了一下确实能占满显存。(global ...
在单台 8x A100 设备上,LongLoRA 将 LLaMA2 7B 从 4k 上下文扩展到 100k, LLaMA2 70B 扩展到 32k。LongLoRA 扩展了模型的上下文,同时保留了其原始架构,并与大多数现有技术兼容,如 FlashAttention-2。为使 LongLoRA 实用,研究者收集了一个数据集 LongQA,用于监督微调。该数据集包含超过 3k 个长上下文问题 -...
论文名称:QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs以Meta的美洲驼LLaMA为基础,得到原驼650亿参数版只需要48GB显存单卡微调24小时,330亿参数版只需要24GB显存单卡微调12小时。(看到量子位的帖子后,我去读了原文↓) 他们用以下方法节省显存:1. Double Quantization :处理参数 norm→FP32 →norm→ FP16 →...
python3 scripts/convert_llama_to_tencentpretrain.py --input_model_path models/LLaMA-7B/consolidated.00.pth --output_model_path models/llama-7b.bin --layers_num323、调整配置文件 将tencentpretrain/utils/constants.py 文件中 L4: special_tokens_map.json 修改为 llama_special_tokens_map.json4. 语...