部署 从下图我们可以看到,千问大模型的版本逐渐升级,对于显卡的要求也是逐渐变高,一张4090恐怕已经难以支持,想要省钱的小伙伴可以选择共享算力平台。 算力共享平台 环境和硬件准备 python 3.8及以上版本 pytorch 1.12及以上版本,推荐2.0及以上版本 建议使用CUDA 11.4及以上(GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项) ...
• 跑了3000个任务,输入500个字,输出500个字左右,稳定跑完。 如果上面的性能指标能够满足你的业务诉求又或者想试一下最顶级的大模型,那就接着继续往下看吧。 0x01 部署环境 1. 硬件环境 • 两张 3090( 24G*2 = 48G 内存) • 内存 64G • CPU 32核 总计花费 2W出头。(8千一张卡) 2. 软件...
从性能数据来看，Qwen-72B 没有辜负大家的期盼。在 MMLU、AGIEval 等 10 个权威基准测评中，Qwen-72B 都拿到了开源模型的最优成绩，成为性能最强的开源模型，甚至超越了开源标杆 Llama 2-70B 和大部分商用闭源模型（部分成绩超越 GPT-3.5 和 GPT-4）。要知道，在此之前，中国大模型市场还没有出现足以对抗 Lla...
选择合适的硬件资源:由于LLM-Qwen-72B LoRA模型规模较大,训练和推理过程中需要消耗大量的计算资源。因此,建议使用高性能的GPU或TPU进行训练和推理。 优化超参数:在训练过程中,超参数的选择对模型性能有很大影响。建议根据实际任务需求和数据特点调整学习率、批次大小等超参数,以获得更好的训练效果。 利用并行计算:为了...
Triton的未来方向将重点放在对非GPU架构硬件的支持,以及加强多后端的软件架构。大会中还介绍了Triton的profile工具Proton,由OpenAI和George Mason University的Keren Zhou主导开发。Proton相较于NVIDIA现有的工具展现出显著优势,并提供了多种入门示例供开发者参考。
解答:选择适合的硬件游戏加速器需要考虑多个因素,如预算、推理任务的要求、可用的硬件资源等,高性能的GPU或TPU是较好的选择,它们具有强大的并行计算能力和专用的深度学习加速指令集,根据具体需求和预算情况,可以选择适合的型号和数量。 问题2:模型压缩和剪枝会对模型的性能产生什么影响?
从下图我们可以看到,千问大模型的版本逐渐升级,对于显卡的要求也是逐渐变高,一张4090恐怕已经难以支持,想要省钱的小伙伴可以选择共享算力平台。 算力共享平台 环境和硬件准备 python 3.8及以上版本 pytorch 1.12及以上版本,推荐2.0及以上版本 建议使用CUDA 11.4及以上(GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项) ...
如果您有硬件方案需要咨询,欢迎与我们取得联系。 也可以评论区留言, 环境和硬件准备 python 3.8及以上版本 pytorch 1.12及以上版本,推荐2.0及以上版本 建议使用CUDA 11.4及以上(GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项) 运行BF16或FP16模型需要多卡至少144GB显存 ...