Qwen-72B-Chat的全量参数微调基于Megatron-LM的训练流程,支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化等技术,大幅提升大模型分布式训练效率。在这一组件中,我们提前对模型Checkpoint进行了切分,适配多机多卡环境训练,用户只需要根据格式上传训练集和验证集,填写训练时候使用的超参数就可以...
Qwen-72B参数规模720亿,半精度(FP16)模型的载入需要144GB以上的显存!而Int4量化之后需要最少48GB的显存才可以推理。关于Qwen-72B的详细配置参考:Qwen-72b模型信息卡 Qwen-1.8B模型简介 此次开源的模型除了Qwen-72B的超大规模参数模型外,还有一个18亿参数规模的模型Qwen-1.8B。这个模型最高支持8K上下文输入,经过了...
虽然当前小模型不多,但是Qwen-1.8B效果还不错。而且这个模型最低int8/int4版本仅需2GB显存就可以推理。生成2048长度的序列只需要3GB显存,微调需要6GB显存! Qwen-72B模型的多语言支持 注意,虽然Qwen-72B的模型虽然主要支持中英文,但是在多语言场景下支持也非常有前景。根据官方的信息: 在分词器方面,相比目前主流开源...
就连微软也非常看好小体量的模型。前段时间的Ignite大会上，纳德拉宣布了仅有27亿参数的Phi-2模型，并将在未来开源。相比之下，Qwen-1.8B最大的优势就在于，推理所需最小的显存不到1.5GB，能够补足很多端侧场景的应用。而且，最低微调成本也不超过6GB，微调速度更是比7B模型提升了3倍以上。在多个权威评测集中...
推理性能方面，Qwen-72B模型半精度FP16载入需要144GB以上的显存，而Int4量化版本需要最少48GB的显存。Qwen-1.8B模型最低int4版本仅需2GB显存即可推理，生成2048长度的序列只需要3GB显存，微调需要6GB显存。提供基于vLLM和FastChat的推理部署方案，通过连续批处理、分页注意力等技术加速推理，提升吞吐量。使...
Qwen-72B-Chat的全量参数微调基于Megatron-LM的训练流程,支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化等技术,大幅提升大模型分布式训练效率。在这一组件中,我们提前对模型Checkpoint进行了切分,适配多机多卡环境训练,用户只需要根据格式上传训练集和验证集,填写训练时候使用的超参数就可以...
这一次，所有尺寸的模型都使用了GQA，以便让大家体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。针对小...
Qwen-72B-Chat的全量参数微调基于Megatron-LM的训练流程,支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化等技术,大幅提升大模型分布式训练效率。在这一组件中,我们提前对模型Checkpoint进行了切分,适配多机多卡环境训练,用户只需根据格式要求准备训练集和验证集,配置训练时候使用的超参数就...
配置高速内存且支持全互联拓扑，满足大模型训练中张量并行的通信需求。支持高性能I/O扩展，同时可以扩展至...
运行Int4模型至少需要48GB显存(例如1xA100-80G或2xV100-32G) 部署 下载项目或者用git命令下去项目,解压后。项目地址:https://github.com/QwenLM/Qwen如果不用 docker,满足上述要求,安装依赖。pip install -r requirements.txt如果您的设备支持fp16或bf16,我们建议安装flash-attention(我们现在支持flash Attention 2...