资源消耗: Qwen-14B使用 qlora 的方式训练的显存占用如下,大约在17G. (quantization_bit=4, batch_size=1, max_length=1024) 双卡A100 LoRA微调案例: 模型微调脚本 (lora+ddp) # Experimental environment: 2 * A100 # 2 * 55GB GPU memory nproc_per_node=2 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \ torchrun \ ...
这里采用Deepspeed zero3-offload策略,因为14B模型的本身大小为27GB,加上优化器和梯度等需要的显存大概为360GB左右,4卡无法完全加载进行训练 Deepspeed-zero3-offload配置 File:deepspeed_config.json {"fp16":{"enabled":true,"loss_scale":0,"loss_scale_window":1000,"initial_scale_power":16,"hysteresis":2...
除了开启重计算,还有个比较暴力的操作,就是静态图模式下支持memory_offload,在上下文中设置就可以,简单说就是显存不足可以内存来凑,内存不足好像还能ssd固态硬盘来凑,不过这个操作我只在小模型里测试过,效果还不错,大模型效果如何,或者会不会出现未知的问题或者性能问题,不太确定,感兴趣的话可以试试: 3楼回复于20...
最大batch size为512。因此，您可以根据您的显存和内存限制调整batch size的大小。如果您的显存剩余21G，...
对于问题2，你有两块4090显卡，每块拥有48GB的显存。这总共提供了96GB的显存。是否足够取决于模型的具体...
首先是32B，整体输出对比下来，32B的能力和72B相差不到5%；由于32B可以单卡部署（24G显存），从效率性价比来说，32B变成了单卡部署的首选。坤叔也真实的加载了一下32B。OLLAMA部署。如果你显存够，可以直接用 ollama run qwen2.5:32b 下载。占用显存21G，非常好。我让它写一个带简单UI的PYTHON程序，允许用户...
如果你有 40G 以上显存的显卡，可以部署使用正常的Qwen-14B-Chat模型：通义千问-14B-Chat 如果你没有...
简介:本文深入探讨了AutoGPTQ量化技术在Qwen-14B模型中的应用,通过简明扼要的语言和实例,展示了量化技术如何显著提升模型推理速度和降低显存占用,为非专业读者提供可操作的优化指南。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在人工智能领域,大模型的部署和应用往往面临...
注:PAI-DSW 的环境配置下运行 (可单卡运行, 显存最低要求 11G)。 Qwen-14B-Chat 模型链接: https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat Qwen-14B 模型链接: https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B Qwen-14B-Chat-Int4 模型链接:
注:PAI-DSW 的环境配置下运行 (可单卡运行, 显存最低要求 11G)。 Qwen-14B-Chat 模型链接: https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat Qwen-14B 模型链接: https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B Qwen-14B-Chat-Int4 模型链接: