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...
-i ./Llama-2-13b-hf/ \ -o ./Llama-2-13b-hf/temp/ \ -c test.parquet \ -cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ \ -b 3.0 脚本的主要参数如下: input model (-i):以“safetensors”格式包含模型的本地目录。 用于校准的数据集(-c):我们需要一个用于校准量化的数据集。它必须以“parquet”格式存储...
LLaMA-7B 建议使用至少6GB VRAM的GPU。适合此模型的GPU示例是RTX 3060,它提供8GB VRAM版本。 LLaMA-13B 建议使用至少10GB VRAM的GPU。满足此要求的gpu包括AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080和A2000。这些gpu提供了必要的VRAM容量来有效地处理LLaMA-13B的计算需求。 LLaMA-30B 建议使用VRAM不低于20GB的...
第一 对于 GPTQ 版本,您需要一个至少具有 6GB VRAM 的体面 GPU。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。 但对于 GGML / GGUF 格式,更多的是拥有足够的 RAM。您需要大约 4 场免费演出才能顺利运行。 对于13B 参数模型 对于像 Llama-2-13B-German-Assistant-v4-GPTQ 这...
而LLAMA3比LLAMA2强得那不是一点点了。它的8B规格能力远超LLAMA2时代的13B和70B; 而新的70B更是具备了和GPT4早期版本掰手腕的能力。 用instruct版本(平常使用的版本)来看,3代的8B模型超出2代7B模型一倍以上,比较重要的MMLU和HumanEval能力都非常的高,甚至超过了LLAMA2-70B。
-cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ \ -b 3.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 脚本的主要参数如下: input model (-i):以“safetensors”格式包含模型的本地目录。 用于校准的数据集(-c):我们需要一个用于校准量化的数据集。它必须以“parquet”格式存储在本地。
-cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ \ -b 3.0 脚本的主要参数如下: input model (-i):以“safetensors”格式包含模型的本地目录。 用于校准的数据集(-c):我们需要一个用于校准量化的数据集。它必须以“parquet”格式存储在本地。 output directory (-cf):存放量化模型的本地目录。
python convert.py \-i./Llama-2-13b-hf/\-o./Llama-2-13b-hf/temp/\-c test.parquet \-cf./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/\-b3.0 脚本的主要参数如下: input model (-i):以“safetensors”格式包含模型的本地目录。 用于校准的数据集(-c):我们需要一个用于校准量化的数据集。它必须以“parquet”格式...
-cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ -b 3.0 脚本的主要参数如下: 需要注意的是: ExLlamaV2不支持Hugging Face的线上模型,因为它期望模型和校准数据集存储在本地。 上面这个这个量化过程在谷歌Colab PRO上耗时2小时5分钟。在整个过程中,它消耗的VRAM不超过5 GB,但CPU RAM的峰值消耗为20 GB。
13B 5120 40 MHA 40 128 0.0003 34B 6656 60 GQA -- -- 0.00015 70B 8192 80 GQA -- -- 0.00015 llama2-7B模型结构如下: Transformer( (tok_embeddings): ParallelEmbedding() (layers): ModuleList( (0-31): 32 x TransformerBlock( (attention): Attention( (wq): ColumnParallelLinear() (wk): Co...