并且，研究人员也选择没有选择稀疏注意力，考虑到LLAMA 2-70B的模型维h为8192，只有当输入序列长度超过6倍h（即49,152）个token时，注意力矩阵计算和值聚合的成本才会成为计算瓶颈。数据混合（Data Mix）在使用改良版位置编码的基础上，研究人员进一步探索了不同预训练数据的组合，通过调整 LLAMA 2 的预训练
2. 笔者实现了在8张3090显卡上,基于LoRA在FP16精度(无量化)下微调LLaMA2-70B模型(根据评估,应该还可以降低到6张卡的水平) 3. 目前暂时解决了使用Deepspeed会爆显存的问题,采用256GB内存的设备足够应付LLaMA2-70B模型的微调。 4. 目前尚未解决Pipeline Parallel导致的同时只有一个GPU在运行的效率低问题,考虑后续改...
Llama-2-70b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-70b-chat是高精度效果的原生开源版本。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求...
节点数: 2，至少 1 个节点每节点 GPU 数: 8GPU 类型: A100GPU 显存: 80GB节点内互联: NVLink每节点内存: 1TB每节点 CPU 核数: 96节点间互联: AWS 的 Elastic Fabric Adapter (EFA)微调 LLaMa 2 70B 面临的挑战 在尝试使用 FSDP 微调 LLaMa 2 70B 时，我们主要遇到了三个挑战:FSDP 会先加载整个预训练...
为了节省硬盘空间,在浅clone了Llama-2-70b-hf后,我用git lfs pull --include="*.bin"只拉下来了pytorch bin格式的参数,没有拉.safetensors格式的参数。 这其实有一个坑,因为safetensors的索引文件model.safetensors.index.json优先级是高于bin的索引文件的model.index.json 的,导致使用AutoModelForCausalLM.fro...
对openbuddy-llama2-70b的微调,使用魔搭ModelScope社区的微调框架swift。SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)是一个可扩展的框架,旨在促进轻量级模型Fine-Tuning。它集成了各种高效的Fine-Tuning方法的实现,采用参数高效、内存高效和时间高效的方法。SWIFT...
llama2开源很彻底,能进行商用,只要求日活大于 7 亿的产品需要单独申请商用权限(小公司完全不管)。目前有人测试MLC-LLM项目,llama2-7B对比m2 max和4090(没有爆显存),是大约46 token/s vs 156 token/s,还不错的成绩。最大的模型llama2-70B m2 ultra可以达到大约10 token/s 送TA礼物 来自iPhone客户端1楼202...
这周支撑了一个llama2 70B MindIE开箱推理报错的问题，给大家分享一下。背景 事情是这样，开发者搞了一台昇腾800I A2服务器，这个服务器的配置是8卡，每个卡显存是32G。他想用MindIE跑一下llama2 70B的推理，测一下性能，结果报了2个错，1个是NPU out of memory，一个是not support modelName。开发者就很...
对于Llama2-70B的分布式推理,可以采用以下步骤: 1. 将Llama2-70B模型拆分成多个小型模型。这可以通过在模型的不同层或不同部分之间划分权重来实现。 2. 在多个节点上运行这些小型模型,并并行处理输入数据。每个节点处理一部分数据,并独立进行推理。 3. 将每个节点的结果进行合并,以获得最终的推理结果。这可以通过简...
70B是一款基于先进技术的自动化营销平台,它通过数据挖掘、云计算和人工智能等技术,为企业提供全方位的客户洞察和营销策略支持。在当今竞争激烈的市场环境中,70B可以帮助企业更好地了解客户需求、提高客户满意度、促进业务增长。搭建70B的过程中,我使用了llama2作为数据存储和计算加速的工具。通过llama2,我可以轻松地处理...