Model size: 176,527,896 bytes 有了这行额外的代码,模型现在几乎小了三倍(168MB vs. 487MB)。 我们甚至可以像之前那样比较原始权重和量化权重的分布: 在本例中,我们看到 -2、-1、0、1、2 等附近的峰值。这些值对应于以 INT8 格式存储的参数(非异常值)。 你可以通过使用 model_int8.parameters() 打印...
模型并行性（Model Parallelism）旨在解决模型无法适应单个GPU的情况，通过将模型参数（和计算）分布到多个GPU上。典型的流程包含模型分区、前向传播、反向传播、参数更新、重复等。模型分区：将模型划分为若干个分区，每个分区分配给不同的GPU。由于深度神经网络通常包含一系列垂直层，因此按层次划分大型模型是合乎逻辑的，...
特别是在ANLI数据集上,分步蒸馏的性能提升最为显著。 4.3 超越LLMs所需的最小资源(Outperforming LLMs using minimum model size and least training data):在这一部分,研究者们探讨了在超越LLMs性能时所需的最小模型大小和最少训练数据。使用LLM的性能作为基准点,探索了分步蒸馏和标准微调/蒸馏在不同数量的训练...
使用模型量化(quantization)等模型压缩技术或并不流行的模型剪枝和知识蒸馏技术,减少需要移动的数据量。对于 LLM(大语言模型),data size issue(译者注:此处应当指的是由于大规模数据传输导致的内存带宽受限问题)主要通过仅对模型权重进行量化的技术来解决(如 GTPQ [5] 和 AWQ [6] 量化算法),以及 KV-cache 量化...
model type=13Bllm_load_print_meta:model ftype=mostlyQ4_0llm_load_print_meta:model size=13.02Bllm_load_print_meta:general.name=LLaMA v2llm_load_print_meta:BOStoken=1''llm_load_print_meta:EOStoken=2''llm_load_print_meta:UNKtoken=0'<unk>'llm_load_print_meta:LFtoken=13'<0x0A>'llm_lo...
dataloader会负责从数据集中按照batch_size批量取数,这个batch_size参数就是设置给它的#collate_fn会负责将batch中单行的数据进行paddingdataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, collate_fn=default_collate)#optimizer,负责将梯度累加回原来的parameters#lr就是设置到这里的optimizer = AdamW(model.parameters(),...
(dataset, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True)#数据加载器,batch_size应该等于train_batch_size/gpu数量model= FashionModel()#自定义的模型model, _, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args, model=model, model_parameters=model.parameters())#deepspeed分布式模型loss_fn =torch.nn.Cross...
SWIFT可以无缝集成到ModelScope生态系统中,打通数据集读取、模型下载、模型训练、模型推理、模型上传等流程。此外,SWIFT与PEFT完全兼容, 熟悉PEFT的用户可以使用SWIFT能力结合ModelScope的模型进行便捷地训练推理。 作为ModelScope独立自研的开源轻量级tuner ResTuning,该技术在cv、多模态等领域均经过了系列验证,在训练效果和...
py \ --model_type qwen-7b-chat \ --dataset ms-agent \ --train_dataset_mix_ratio 2.0 \ --batch_size 1 \ --max_length 2048 \ --use_loss_scale True \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --learning_rate 5e-05 \ --use_flash_attn True \ --eval_steps 2000 \ --save_steps 2000...
其中配置文件中必须包含config.json文件,您需要按照Huggingface或Modelscope的模型格式配置Config文件。示例文件详情,请参见config.json。 单击目标服务操作列下的更新。 在部署LLM大语言模型页面,配置以下参数,参数配置完成后,单击更新。 参数 描述 基本信息