QWen-7B模型默认精度是bfloat16,这种情况下显存开销是16.2G。同时官方提供了更低精度的量化模型Int8和NF4,按照上述两种精度量化后,模型的现存开销分别是10.1G和7.4G。当然量化意味着模型效果的损失。可以让我们将模型量化成NF4和Int8精度的模型进行读取,帮助我们节省显存开销。我们也提供了相关性能数据。我们发现尽管模...
模型卡片代码bf16测下来16+G 。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
print(response) 使用显存15G 环境配置如下: 3.总结 微调过程,按照官方文档一步一步运行,可以执行。 1. 整个过程使用显存15G,使用时要余留足够的显存。当前总显存是24G,GPU使用的是RTX4090D,可能会出现显存爆炸 2.lora训练只会生成适配的参数,需要与原始模型进行合并。使用merge_and_unload方法进行合并 3.使用的...
而闻达作为一个LLM调用平台,就十分适合qwen。 wenda其实可以直接运行未量化的通义千问qwen-7b模型,只是速度实在感人。每秒只能生成0.2字,难称可用。 究其原因,通过电脑性能监测发现,运行的时候,不仅调用了外接的显卡(跑LLM的主力,12g显存)还同时调用的内置显卡(1650,凑数的,我是笔记本外接显卡)同时cpu也有负荷。推...
16G可能不太够用。https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_...
因为本脚本使用了adam_cpu来加载优化器参数,所以全量微调所需的显存会比较小,但仍然需要使用至少4张24G显存的卡来训练。 如果第一步创建deepspeed环境时候,没有使用DS_BUILD_OPS=1,那么可能会出现一些问题,比如RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cu...
本文将以Qwen-7B为例展示基于Megatron-LM的训练流程,在保证模型效果和Huggingface对齐的前提下,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、BF16混合精度、梯度检查点、Flashattention等技术,可以大幅提升大模型分布式训练效率。该流程也适用于Qwen-14B和Qwen-72B模型。
为了确保qwen7b的性能稳定,我们需要定期监控其性能指标,我们可以使用NVIDIA提供的nvidiasmi工具来查看显卡的使用情况,如显存使用率、GPU利用率等,我们还可以使用其他性能监控工具,如top、htop等,来查看系统的整体性能状况。 10、故障排查 在运行qwen7b的过程中,可能会遇到各种故障,为了快速定位和解决问题,我们需要掌握一...
[大模型]Qwen-7B-hat Transformers 部署调用,在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8接下
from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True) # 打开bf16精度,A100、H100、RTX3060、RTX3070等显卡建议启用以节省显存 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval() # 打开fp16精度,V100、...