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...
Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model with 52 Billion Activated Parameters by Tencent. 1.3 带开源数据集的模型 YuLan-Mini: An Open Data-efficient Language Model. MAP-Neo: Highly Capable and Transparent Bilingual Large Language Model Series. ...
如果我们将算术强度绘制在 x 轴上,将(最大可达到的)吞吐量作为因变量表示在 y 轴上,就得到了所谓的(初始)roofline model (译者注:一种用于评估计算机程序性能的图形模型,帮助确定程序的性能瓶颈,以便进行优化)[12](图9)。 图9 —— The roofline model 让我们通过一个小小的思维实验来理解绘制在图 9 上...
world_size = int(os.getenv('WORLD_SIZE', '4')) generator.model = deepspeed.init_inference(generator.model, mp_size=world_size, dtype=torch.float, replace_with_kernel_inject=True) string = generator("DeepSpeed is", do_sample=True, max_length=50, num_return_sequences=4) if not torch.d...
This requires the whole model to be able to fit on to one GPU (as per data parallel's usual implementation) and will doubtless have a higher RAM overhead (I haven't checked, but it shouldn't be massive depending on your text size), but it does run seem to run at roughly N times...
I want use the function prefix_allowed_tokens_fn of huggingface model.generate(), where of vllm's source code shall I modify?#415 User-defined conversation templatefeature request: Support user-defined conversation template#408 Specify GPU to run onHow to specify which GPU the model inference ...
Full size|PPT slide 5 结束语 本研究提出的LEAD-Cyber框架基于开源大模型与全周期本地微调技术,成功构建了面向网络安全领域的大语言模型,为解决传统安全运维中的知识碎片化、响应效率低及数据敏感性等问题提供了创新方案。通过全周期的多层数据架构设计,融合预训练、指令微调和推理微调的全周期训练流程,结合大模型驱动...
Amazon Polly (text to speech) · Voice model (2022) What Are Prompts? Think of a prompt like asking your friend a question or telling them to do something. When you use an AI, you write then prompts. For example if you would like to This can be anything from a question you want an...
Utilisez les API Databricks Foundation Model pour effectuer différentes tâches sur les données de votre entreprise. Accédez à des modèles externes tels que GPT-4 à partir d’OpenAI et expérimentez-les. Interroger les modèles hébergés par les points de terminaison Service de modèles...
剪枝后需要重新训练网络,以补偿在网络performance上的损失。在重新训练的时候需要注意,剪枝后的那些权重在重新训练的过程中不能被更新。 下图展示了ResNet 模型的 Dense 层在稀疏前(a),稀疏后(b),以及重训后(c)的weight 值的分布情况。 1.2 Movement Pruning (MvP) —— 数据驱动的稀疏算法 ...