2.1.1 模型显存(Model Memory) 模型自身所占用的显存大小与参数量、参数类型相关。常见类型fp32、fp16/bf16、还有int8、fp8等。 计算满足 ModelMem = TypeSize * Params 根据不同数据类型,有如下计算公式( 单位:GB): fp32 = 4 * params / (1024 * 1024 * 1024) fp16/bf16 = 2 * params / (102...
凑够了1.4T的tokens,所以最大的版本是70B,很接近Chinchilla Scaling Law的计算结果了。另外,用1024张...
trainer=transformers.Trainer(model=model,train_dataset=data_prompt,args=transformers.TrainingArguments(per_device_train_batch_size=1,gradient_accumulation_steps=4,num_train_epochs=1,warmup_ratio=0.05,max_steps=80,learning_rate=2e-4,fp16=True,logging_steps=1,output_dir="outputs",optim="paged_adamw...
Name Quant method Bits Size Max RAM required Use case causallm_14b.Q4_0.gguf Q4_0 4 8.18 GB 10.68 GB legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M causallm_14b.Q4_1.gguf Q4_1 4 9.01 GB 11.51 GB legacy; small, substantial quality loss - lprefer using Q3_K_L c...
[BENCHMARK] model_name baichuan2_7b_chat world_size 1 num_heads 32 num_kv_heads 32 num_layers 32 hidden_size 4096 vocab_size 125696 precision float16 batch_size 1 input_length 128 output_length 50 gpu_peak_mem(gb) 8.721 build_time(s) 0 tokens_per_sec 59.53 percentile95(ms) 841.708 ...
由于我们以 bfloat16 精度加载模型,根据上面的速算公式,预计使用“bigcode/octocoder”运行推理所需的显存约为 31 GB。我们试试吧! 首先加载模型和分词器,并将两者传递给Transformers的pipeline。 fromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline ...
--triton_model_repository /trt-cache/ \ --max_input_len 3000 \ --max_output_len 1000 \ --max_batch_size 2 成功完成此命令后,它会显示您可以查询的端点。我们来看看如何做到这一点。 运行推理的步骤 根据您想要的服务集成方式,有几个可用于运行推理的选项: ...
–tokenizer_path Meta-Llama-3-8B/tokenizer.model –max_seq_len 128 --max_batch_size 4 1. 2. 3. 4. 4.2、使用指令调整模型:可采用部署额外的分类器来过滤掉危险内容 微调的模型是为对话应用程序而训练的。为了获得预期的特性和性能,需要遵循ChatFormat中定义的特定格式:提示以<|begin_of_text|>特殊标...
model.tokenizer(input_text, return_tensors= "pt" , return_attention_mask= False , truncation= True , max_length=MAX_LENGTH, padding= True ) Generation_output = model.generate( input_tokens[ 'input_ids' ].cuda(), max_new_tokens = 20 , use_cache= True , return_dict_in_generate= ...
--model_author 陶白白 \ --gradient_checkpointing true \ --batch_size 2 \ --weight_decay 0.1 \ --learning_rate 5e-5 \ --gradient_accumulation_steps $(expr 32 / $nproc_per_node) \ --max_grad_norm 0.5 \ --warmup_ratio 0.03 \ ...