--block_size 4096 \ # block_size:块大小 --overwrite_output_dir \ # overwrite_output_dir:是否覆盖输出目录 --report_to tensorboard \ # report_to:报告给tensorboard --run_name ${output_model} \ # run_name:运行名称 --bf16 \ # bf16:是否使用bf16 --bf16_full_eval \ # bf16_full_eval...
--repo_id trojrobert/llama2-autotrain-openassistant --block_size 1048 > training.log 二、使用TRL微调LLAMA-2 TRL是一个全栈库,提供了通过强化学习来训练transformer语言模型一系列工具,包括从监督微调步骤(SFT)、奖励建模步骤(RM)到近端策略优化(PPO)步骤。 1)安装相关的库 !pip install -q -U trl peft...
对于一个千亿参数的LLM,若以每64个参数作为一个量化块(block size=64)来计算,仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷ 64) × 4 = 6GB。 团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数(FP8),显著减少了所需的存储空间。 在采用256为量化块大小(block size=256)的情况下,存储所有scale参数所需的额外空间仅...
对于一个千亿参数的LLM,若以每64个参数作为一个量化块(block size=64)来计算,仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷ 64) × 4 = 6GB。 团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数(FP8),显著减少了所需的存储空间。 在采用256为量化块大小(block size=256)的情况下,存储所有scale参数所需的额外空间仅...
将融入position_ids信息的q1向量与融入block_position_ids信息的q2向量拼接；将融入position_ids信息的k1向量与融入block_position_ids信息的k2向量拼接；旋转矩阵计算 下面详细介绍旋转矩阵的计算方式：cos, sin = self.rotary_emb(q1, seq_len=position_ids.max() + 1)class RotaryEmbedding(torch.nn.Module): ...
以llama7B模型为例,hidden_size为4096,也就是每个K、V有4096个数据,假设半精度浮点数数据float16,一个Transformer Block中就有409622=16KB的单序列KV缓存空间,而llama2一共32个Transformer Block,所以单序列整个模型需要16*32=512KB的缓存空间,那多序列呢?如果此时句子长度为1024,那就得512MB的缓存空间了。而现在...
这里说明一点,像GPT3、LLaMA这样的大模型理论上是可以从增量预训练中获益,但增量预训练需要满足两个要求:1)高质量的预训练样本;2)较大的计算资源,显存要求高,即使是用LoRA技术,也要满足block_size=1024或2048长度的文本加载到显存中。 其次,如果你的项目用到的数据是模型预训练中已经使用了的,如维基百科、ArXiv...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size]，我们一般使用二维的张量，即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中，我们后续会用 [H, H] 来表示。其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size]，即输入输出值，我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小，seq_len 代表句子的长度 ，hidden...
[None,None,:,:].to(dtype),persistent=False)defforward(self,x,seq_len=None):# x:[bs,num_attention_heads,seq_len,head_size]# This`if`block is unlikely to be run after we build sin/cosin`__init__`.# Keep the logic here justincase.ifseq_len>self.max_seq_len_cached:self.max_seq...
cdMeta-Llama-3-8B-Instructls-al --block-size=M 运行推理DEMO 运行模型的README中的推理DEMO,验证文件的正确性和transformers等依赖库正常可用: importtransformersimporttorch# 切换为你下载的模型文件目录, 这里的demo是Llama-3-8B-Instruct# 如果是其他模型,比如qwen,chatglm,请使用其对应的官方demomodel_id =...