Llama V2算子融合 本文主要介绍大模型推理场景的算子融合方面的技术,算是大模型推理的基础吧,经历了一年多的发展,大模型推理场景的算子目前已经比较成熟了。目前大模型推理场景算子部分主要有如下几类: Attention类算子:这里主要有以FlashAttention为代表的prefill阶段attention计算以及以PagedAttention为代表的decode阶段...
比如上面的内容,ExLlamaV2使用了5%的3位精度和95%的2位精度,平均值为2.188 bpw,组大小为32。这导致了一个明显的误差,所以在选择最佳参数时要考虑到这个误差,通过查看json文件的结果,我们可以判断出这次量化是否符合我们的要求,并且进行调整。 使用ExLlamaV2进行推理 模型已经量子化了,下面就是使用模型进行推理了。...
我们之前学过GGML、Llama.cpp,然后GPTQ系列、ExLlamaV2,然后NF4! 量化llama为例,得出数据: 这里,GGML模型,用llama.cpp做的Q4_K_M模型 GPTQ模型:AutoGPTQ和ExLlama NF4模型直接transformers运行 看结果,GGML模型略占优势!略! 若VRAM充足,吃得下整个量化模型,使用ExLlama的GPTQ是最佳选择。反之,若显存受限,可...
使用ExLlamaV2消费级GPU上 运行Llama2 70B #小工蚁, 视频播放量 2945、弹幕量 0、点赞数 74、投硬币枚数 20、收藏人数 144、转发人数 20, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:Mac Studio 运行llama2, 分别
LLama V2的一个重要特点是它是开源的。这意味着任何人都可以使用和修改这个模型，这可能会引发大量寻求封闭源平台替代方案的AI开发者的大规模迁移。Meta的AI负责人认为，开源平台可能很快在质量上匹配甚至超过封闭源平台。这是一个非常重要的观点，因为它可能会对AI领域的未来发展产生深远影响。LLama V2的另一个重要...
open_llama_7b_v2https://github.com/openlm-research/open_llama auto 多卡时,显存共 906M+3870M+3870M+762M == 9408 M ,大概率是 tf cuda 驱动的问题,倒腾下就正常了 3296M+3822M+3822M+3296M == 14236M cuda:2 单卡时,显存共 13266M ...
ExLlamaV2 是一个为消费级 GPU 设计的深度学习框架,允许用户在普通计算机上运行大型神经网络。本文将介绍如何使用 ExLlamaV2 在消费级 GPU 上运行 Llama 2 70B,并探讨性能优化方法。首先,确保您的消费级 GPU 支持 ExLlamaV2。ExLlamaV2 支持 NVIDIA 和 AMD 的消费级 GPU。在开始之前,请确保已安装 ExLlamaV2 ...
使用ExLlamaV2 进行量化就像运行convert.py脚本一样简单,其中convert.py位于ExLlamaV2 的根目录下: python convert.py \-i ./Llama-2-13b-hf/ \-o ./Llama-2-13b-hf/temp/ \-c test.parquet \-cf ./Llama-2-13b-hf/3.0bpw/ \-b 3.0
This study presents an advanced framework integrating LLAMA_V2, a large language model, into Open Radio Access Network (O-RAN) systems. The focus is on efficient network slicing for various services. Sensors in IoT devices generate continuous data streams, enabling resource allocation through O-RAN...
为此,ExLlamaV2应运而生,它是一款针对消费级GPU优化的Llama 2实现版本,旨在让更多人能够轻松地在自己的设备上运行这一强大的模型。 一、Llama 2模型简介 Llama 2是Meta AI继GPT-3之后推出的又一大型语言模型。它采用了Transformer架构,并在训练过程中使用了大量的文本数据。这使得Llama 2在文本生成、语言理解和...