18【llama2】16G显存3070可以跑7B吗?有什么要求? 一意AI增效家 公号同名!成为最受合作伙伴信赖的人工智能技术服务企业 4 人赞同了该文章 每天更新5条大模型问题及解决方案 这篇是第18条问答了,雄哥目标更新3000条!主打一个系统性解决思路,大家举一反三,以后就知道怎么处理了! 今天,在【NLP学习群】中,一位小可爱问16G显存3070
训练过程大约需要21小时 显存使用接近16G 7、测试 不用等整个训练过程完成,因为每200步会产生一个检查点,采用以下命令在命令行测试推理效果: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python generate.py \ --base_model './models/daryl149/llama-2-7b-chat-hf' \ --lora_weights 'output/checkpoint-1000' \ --load_8bit...
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（...
占用的差不多7.1G的内存,再多一些可能就不行了,不过还好,将就够用。 最后我们再整理个列表,大概看看各个模型都需要什么样的内存,以下只是推理,不包括微调,如果使用微调,大概需要再加20%(LORA)。 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...
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!
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
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
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
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