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...
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...
这时往往一块GPU是不够用的, 比如微调Llama 2 7B就需要更多显存,需要根据微调参数多少、训练策略、参数精度,使用足够的显存。 Llama 2的开源作者称PyTorch中的FSDP(Fully Sharded Data Parallel)包可以在此时帮助训练,可以将单个GPU无法训练的模型在多个GPU上训练起来。 FSDP不仅在数据上进行分片,还在模型参数、梯度和...
仅支持显存 8G 以上显卡，开机自启Llama2-webui 服务在 7860 端口)
打不过就掀桌子”。你OpenAI不是牛吗？想通过推广订阅来摊低成本，实现盈利？我开源，还支持个性化微调...
我们使用出色的zephyr-7B-beta,这是一种使用DPO进行微调的Mistral-7B模型。它声称在MT测试台上的表现优于Llama-2 70b的效果,这对于一个小十倍的模型来说是非常好的结果。 使用以下命令下载zephyr-7B-beta(这可能需要一段时间,因为模型大约是15gb):
在安全性方面，LLaMA2经过安全微调和上下文蒸馏技术的应用，对抗性prompt处理性能显著提高，但对用户查询过度敏感。经过6个月的安全改进，GPT-4在不允许内容的请求回应方面的可能性降低82%，对真实回应的可能性提高40%。一、架构和模型规模介绍 1、LLaMA2架构和模型规模 LLaMA2是Meta在今年3月初发布的LLaMA大模型的...
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。 二、准备工作 1、登入PAI并下载 Llama-2-7B-Ch...