一、模型权重显存需求 Llama3 70B的参数量大约是70亿,如果使用FP16精度,每个参数占用2字节,那么仅模型权重部分的显存需求就相当可观。具体来说,显存需求约为70×10^9×2字节=140GB。这是一个基础且必要的显存占用。 二、其他因素导致的显存占用 除了模型权重外,还有以下几个因素会影响Llama3 70B的显存需求: 激活...
LLaMa3-70B的参数量大概是70亿(70B),假设我们使用FP16精度,每个参数占用2字节,那么显存需求就是70×10×2 bytes = 140GB。这个计算很简单,但已经占用了相当一部分显存。 激活函数 🎯 接下来是激活函数的部分。我们假设批次大小(Batch Size)为1,序列长度(Sequence Length)为2048,隐藏层大小(Hidden Size)为12288...
拉取模型命令如下：8B:ollama run llama3:instruct70B:ollama run llama3:70b-instruct以70B模型为例，模型大小40G，请保证网速足够快（最好千兆网）以及你的C盘有足够的空间。这个级别大小的模型，注定了单张消费级显卡无法直接完全吃下它，这是非常正常的。最理想的方案是2张24G显存的显卡，但这个方案显然不适合...
01 如何本地4GB显存随便跑Llama3 70B? Llama3的模型架构并没有变化,所以其实AirLLM天生就完美支持Llama3 70B的运行的。包括macbook也可以运行。首先安装AirLLM: pip install airllm 然后只需要几行代码: fromairllmimportAutoModelMAX_LENGTH=128model=AutoModel.from_pretrained("v2ray/Llama-3-70B")input_text=...
Meta Llama 3-70B，RX 7900 XT的GPU负载数值可以直接拉到MAX档，成功加载模型后占用18.6GB显存，内存仅仅使用了9.1GB。Qwen 1.5-72B，RX 7900 XT使用AMD ROCm加速，推理过程中显卡占用率仅有11%，内存和显存均处于高容量占比，一般主流的32GB内存已经远远不够了。Meta Llama 3-70B，RX 7900 XT使用AMD ROCm...
2024年4月18日,Meta发布了Llama-3模型,提供了8B和70B参数两种规模的版本。这些模型预先在大约15万亿个文本标记上进行了训练,这些文本标记来自“公开可用的资源”,并且在“公开可用的指令数据集以及超过1000万个人工注释的示例”上进行了指令模型的微调。Meta计划发布多模态模型、能够使用多种语言进行对话的模型,以及具有...
我的电脑上有一块16G显存的 4090卡,因此我体验了8b 和 70b .总体上来说70b 要比8b 强不少:我参考光哥的《ChatGPT与New Bing实测对比,New Bing真的是采用GPT-4吗?》文章中的 三个推理能力测试进行了检测,通过几个Prompt的测试,70b模型,3道题全部正确,光哥文章中已经总结了结论,New Bing用的模型应该是Chat...
Llama3提供了8B和70B两种参数规模的选择，相较于Llama2，其性能有了显著的提升。在预训练模型和指令微调模型方面，Llama3都展现出了卓越的表现，成为当前开源模型中的佼佼者。然而，要实现AIGC的智能表现，背后必须依赖巨大的算力支持，这往往令人咋舌。以Meta为例，他们最近就宣布了拥有两个AI算力集群，总计包含49152...
近日，浪潮信息发布源2.0-M32大模型4bit和8bit量化版，性能比肩700亿参数的LLaMA3开源大模型。4bit量化版推理运行显存仅需23.27GB，处理每token所需算力约为1.9 GFLOPs，算力消耗仅为同等当量大模型LLaMA3-70B的1/80。而LLaMA3-70B运行显存为160GB，所需算力为140GFLOPs。源2.0-M32量化版是“源”大模型...