全精度llama2 13B最低显存要求:52GB 全精度llama2 70B最低显存要求:280GB 16精度llama2 7B预测最低显存要求:14GB 16精度llama2 13B预测最低显存要求:26GB 16精度llama2 70B预测最低显存要求:140GB 8精度llama2 7B预测最低显存要求:7GB 8精度llama2 13B预测最低显存要求:13GB 8精度llama2 70B预测最低显存...
一个参数占2字节内存，1B参数大概就占用$$10^9 / 1024^3 =1.86G$$显存，13B的话大概就占24G显...
Deepspeed可以将显存占用load到内存中来减少显存占用，另外也支持模型并行、数据并行等技术。
运算速度仅次于专业图形卡Tesla A100,A800,H100 RTX4090显卡是可以单卡推理llama2 7b和13b模型的,7b模型占用缓存14G左右,13b模型单卡推理显存占用在23G多点(只是运行一段时间容易爆显存),所以普通人都是可以使用llama2大语言模型。 RTX 4090单卡推理llama-2-13b-chat-hf 因为llama2在训练的时候,中文语料较少,加上...
所以一个粗略的计算方法就是,每10亿个参数,占用4G显存(实际应该是10^9*4/1024/1024/1024=3.725G,为了方便可以记为4G)。比如LLaMA的参数量为7000559616,那么全精度加载这个模型参数需要的显存为:7000559616 * 4 /1024/1024/1024 = 26.08G 。这个数字就有点尴尬,专注游戏的Geforce系列最高只有24G,运行不起来,...
目前模型的参数绝大多数都是float32类型, 占用4个字节。所以一个粗略的计算方法就是,每10亿个参数,占用4G显存(实际应该是10^9*4/1024/1024/1024=3.725G,为了方便可以记为4G)。比如LLaMA的参数量为7000559616,那么全精度加载这个模型参数需要的显存为:7000559616 * 4 /1024/1024/1024 = 26.08G 。这个数字就有...
Llama 2 70B:目标是24 GB显存。NVIDIA RTX3090/4090GPU 可以工作。如果使用Google Colab,则无法在免费的Google Colab上运行它。只有Google Colab PRO的A100有足够的显存。 Llama 2 13B:目标是12 GB显存。许多具有至少12 GB VRAM的 GPU 都可用。RTX3060/3080/4060/4080就是其中的型号。它可以在带有T4 GPU的免费...
LLaMA 7B和13B使用了1T的训练数据，LLAMA2对应使用了2T的数据，在训练数据上增加了一倍；ChatGLM 6B使用...
对于Llama 2 13B,我们的目标是12gb的VRAM。这样RTX3060/3080/4060/4080都可以使用,并且它可以运行在免费的谷歌Colab和T4 GPU上。 如何使用ExLlamaV2 ExLlamaV2使用的量化算法与GPTQ类似。但ExLlamaV2不是选择一种精度类型,而是在测量量化误差的同时为每层尝试不同的精度类型。所有的尝试和相关的错误率都会被保存。