我们认为QLoRA是一个很好的选择,QLoRA是一种高效的微调方法,它将预训练模型的权重量化为4-bit,以降低模型的显存占用,然后插入可学习的LoRA adapters。该方法能够在48GB GPU上对65B模型进行微调,并且能够取得与全量参数微调非常接近的效果。 在本文中,我们提出了LongQLoRA,这是一种低资源高效的扩展大模型上下文长度...
22gb一张卡就够了，不需要2张卡
llama2-13b单机预训练错误,机器为8 x 910B3, 单卡64GB显存 (PS:运行单价八卡的llama2-7b训练,配置为TP=1,PP=2时,报错日志跟下面的类似;但是设置TP=8,PP=1可以运行) 二、软件版本: CANN 版本 8.0RC2.2 npu-smi version:24.1.rc2 torch & torch_npu 2.2.0 python 3.8 Ubuntu 22.04 ModelLink: latest ...
2. 笔者实现了在8张3090显卡上,基于LoRA在FP16精度(无量化)下微调LLaMA2-70B模型(根据评估,应该还可以降低到6张卡的水平) 3. 目前暂时解决了使用Deepspeed会爆显存的问题,采用256GB内存的设备足够应付LLaMA2-70B模型的微调。 4. 目前尚未解决Pipeline Parallel导致的同时只有一个GPU在运行的效率低问题,考虑后续改...
8月前·上海 0 分享 回复 展开1条回复 超级哈哈怪 ... 有没有小模型啊[捂脸],本地玩一下[捂脸],显存16而已 8月前·广东 0 分享 回复 AI-人工智能技术 作者 ... Llama37b 8月前·上海 0 分享 回复 简简@单单 ... 网盘能分享下吗,谢谢 ...
XVERSE-13B 支持 8192 的上下文窗口，是同尺寸模型中最长的，从而能出色应对复杂场景，比如更长的多轮对话、知识问答与摘要等，应用范围更广泛。模型使用标准 Transformer 网络结构，从零开始训练，还自主研发多项关键技术，包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据 - 计算 - 通信重叠、平台和框架协同等，让训练...
模型使用标准 Transformer 网络结构,从零开始训练,还自主研发多项关键技术,包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据 - 计算 - 通信重叠、平台和框架协同等,让训练效率更高,模型稳定性强,在千卡集群上的峰值算力利用率可达到 58.5%,位居业界前列。 多个权威中文测评中表现优异,超越 Baichuan-13B ...
模型使用标准 Transformer 网络结构,从零开始训练,还自主研发多项关键技术,包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据 - 计算 - 通信重叠、平台和框架协同等,让训练效率更高,模型稳定性强,在千卡集群上的峰值算力利用率可达到 58.5%,位居业界前列。 多个权威中文测评中表现优异,超越 Baichuan-13B ...
这样一来，能够同时支持多语言，而无需额外扩展词表。此外，还在训练框架上进行了算子、通信、并行策略及调度等方面的优化，包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据-计算-通信重叠、平台和框架协同等自研技术，使得千卡集群上的峰值算力利用率达到 58.5%，据介绍位居业界前列。作为通用大模型，它支持文本生成、自动...
此外,还在训练框架上进行了算子、通信、并行策略及调度等方面的优化,包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据-计算-通信重叠、平台和框架协同等自研技术,使得千卡集群上的峰值算力利用率达到 58.5%,据介绍位居业界前列。 作为通用大模型,它支持文本生成、自动化写作、数据分析、知识问答、多语言翻译、个性化交互、人...