在应用量化和Speculative Offloading后,推理速度比使用Accelerate (device_map)实现的Offloading快2到3倍: 使用16gb GPU VRAM运行Mixtral-7x8B, 为了验证Mixtral-offloading,我们使用Google Colab的T4 GPU,因为它只有15gb的VRAM可用。这是一个很好的基线配置来测试生成速度。 首先,我们需要安装需要的包 git clone https...
在应用量化和Speculative Offloading后,推理速度比使用Accelerate (device_map)实现的Offloading快2到3倍: 在16gb GPU VRAM上运行Mixtral-7x8B 为了验证Mixtral-offloading,我们使用Google Colab的T4 GPU,因为它只有15gb的VRAM可用。这是一个很好的基线配置来测试生成速度。 首先,我们需要安装需要的包 代码语言:javascri...
在应用量化和Speculative Offloading后,推理速度比使用Accelerate (device_map)实现的Offloading快2到3倍: 在16gb GPU VRAM上运行Mixtral-7x8B 为了验证Mixtral-offloading,我们使用Google Colab的T4 GPU,因为它只有15gb的VRAM可用。这是一个很好的基线配置来测试生成速度。 首先,我们需要安装需要的包 git clone https...
在应用量化和Speculative Offloading后,推理速度比使用Accelerate (device_map)实现的Offloading快2到3倍: 在16gb GPU VRAM上运行Mixtral-7x8B 为了验证Mixtral-offloading,我们使用Google Colab的T4 GPU,因为它只有15gb的VRAM可用。这是一个很好的基线配置来测试生成速度。 首先,我们需要安装需要的包 gitclonehttps:/...
在16gb GPU VRAM上运行Mixtral-7x8B 为了验证Mixtral-offloading,我们使用Google Colab的T4 GPU,因为它只有15gb的VRAM可用。这是一个很好的基线配置来测试生成速度。 首先,我们需要安装需要的包 git clone https://github.com/dvmazur/mixtral-offloading.git --quiet ...
Running Mixtral-7x8B with 16 GB of GPU VRAM For this tutorial, I used the T4 GPU of Google Colab which is old and has only 15 GB of VRAM available. It’s a good baseline configuration to test the generation speed with offloaded experts. ...