本文实践了在两块P100(16G)上微调Llama-2-7b-chat模型的过程,源码在https://github.com/git-cloner/llama2-lora-fine-tuning,参照了https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese。由于每种推理卡的情况不同,所以针对P100删除了bf16、fp16等参数,精度也降到了8bit进行微调。 1、显卡要求 16G显存及以上(P100...
微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的,但是如果需要更深入的研究,还是需要专业的硬件。 我们先看看硬件配置: 亚马逊的g3.xlarge M60...
今天,在【NLP学习群】中,一位小可爱问16G显存3070可以跑7B吗?有什么要求? 01 信息分析: 一看就是没有看过雄哥部署教程的,现在int4版本对于显卡的要求极低的了! 当然,如果你的电脑比较旧,可以用动态交换技术来实现,下载网址 没有无解的难题,只有无救的懒人!在群里的小可爱也要学会看历史!不要同一个问题重复...
如下图所示，在长度为5K～15K的HotpotQA、2WikiMultihopQA等数据集上的指令跟随能力测试显示，经过NLPE外延的AquilaChat2-7B（2K）准确率为17.2%，而Dynamic-NTK外延的AquilaChat2-7B准确率仅为0.4%。NLPE与主流Dynamic-NTK外延方法在SFT模型上的能力对比 NLPE与主流Dynamic-NTK外延方法在Base模型上的能力对比（...
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。 而和目前最强的OPENAI追赶者gemini 1.5以及CLaude3 sonnet比,LLAMA3-70B也毫不逊色。但区别是,后面这两位都不是开源的!
• LoRA/QLoRA:轻量化的模型微调训练技术,既加速了大模型训练,同时也降低了显存占用。 • vLLM:支持构建高吞吐量的大语言模型服务,支持流式输出,支持单机多卡、分布式并行推理。 • llama.cpp:支持非GPU端和4-bit 量化,进一步降低开发者的的使用门槛。
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