单精度(FP32): 7B模型:最低需要28GB显存 13B模型:最低需要52GB显存 70B模型:最低需要280GB显存 半精度(FP16): 7B模型:最低需要14GB显存 13B模型:最低需要26GB显存 70B模型:最低需要140GB显存 INT8精度: 7B模型:最低需要7GB显存 13B模型:最低需要13GB显存 70B模型:最低需要70GB显存 INT4精度: 7B模型...
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销...
关键字:ollama、deepseek、显存、占用、实测 时间:2025年02月 一、测试数据 该数据为执行'ollama run deepseek-r1:xxb'之后记录所得。 模型参数/量化显存占用 deepseek-r1:7b 7.62B Q4_K_M(4-bit) 5458MiB deepseek-r1:14b 14.8B Q4_K_M(4-bit) 10730MiB deepseek-r1:32b 32.8B Q4_K_M(4-bit...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python llama_inference.py /data/nfs/guodong.li/output/llama_sft_7b_fsdp --wbits 8 --groupsize 128 --load /data/nfs/guodong.li/pretrain/output/llama-7b-gptq/llama7b-8bit-128g.pt 测试效果: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python llama_inference.py /data/nfs/guodong.li/out...
在alpaca-lora-main/finetune.py中,设置batch_size=4(micro_batch_size: int = 4)以适配16GB的单个GPU(显存占用9GB),由于微调时间很长,大约60h,所以新建finetune.sh后台运行: 可以直接获取已经训练好的LoRA权重(67MB): 或者获取通过GPT4生成指令数据微调后的LoRA权重(模型为LLaMA-7B,主要微调方式为Alp...
1)lora微调。float16的模型刚刚好存放在16G的GPU上,没有太多显存用于存放梯度、优化器等参数,因此在这里使用lora微调部分参数。 2)混合精度训练,因为llama-7b有27g,想在单张V100上加载就需要转换成float16才行,而lora参数用的是float32,需要使用混合精度训练。同时混合精度训练也会有所加速。
在矩池云主机市场:https://matpool.com/host-market/gpu,选择显存大于 8G 的机器,比如 A4000 显卡,然后点击租用按钮(选择其他满足显存要求的显卡也行)。 租用页面,搜索 Llama 2 Web UI,并选择该镜像,再 点击租用即可。 预装:Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0, Llama-2-7b-chat-hf, Llama2-webui, CUD...
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 来自“欧洲OpenAI”的“最强7B开源模型”Mistral最近可谓是圈粉无数。它各方面的测试指标全面超越了13B的Llama2，甚至让一众网友觉得羊驼不香了。最新消息是，Mistral AI团队已经发布了相关论文，透露背后的技术细节。Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理...
二师兄TAO哥创建的收藏夹AI架构师培训内容:如何根据自身业务场景计算大模型推理所需的最小GPU显存以及推理的时延:以Llama-7B为例验证公式和实测相差不大,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览