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...
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”
Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 04-Qwen-7B-Chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 Qwen-7B-Chat 模型至少需要 24G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 这个教程会...
另外发现一个有意思的现象,运行qwen时候,显卡功耗非常低,180w tdp只能跑到24w,速度每秒2字。看项目反馈,有人是提到运行速度慢的问题,目前qwen项目人员也在找问题所在。希望可以找到提高速度的方法。(超长对话显存会来到11g多,长对话时还是要注意) qwen-7b感觉比glm2-6b聪明点,但是我问的问题不多,实际上差别不大...
16G可能不太够用。https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_...
实例:Qwen-7B-Chat需要显存大于16 GiB,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.gn6i-c4g1.xlarge。 镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。 公网IP:选中分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择按使用流量,带宽峰值设置为100 Mbps。以加快模型下载速度。 数据盘:Qwen-7B-Chat的运行需要下载多个模型文件,...
以Qwen1.5-7B-Chat模型为例,经过GPTQ-Int8量化后,模型的显存占用显著降低,推理速度得到提升。尽管在极端情况下可能会观察到一定的精度损失,但通过合理的量化策略和校准技术,这种损失通常是可以接受的。 结论 GPTQ-Int8量化技术为开源模型Qwen1.5-7B-Chat的落地应用提供了有力支持。通过降低存储需求、提升推理速度和...
rwkv视觉大模型整合包,比Qwen-VL视觉语言模型成本低,4G显存可玩 8325 -- 6:15 App 训练大模型LLM对话语料获取:从知识文本中提炼对话的工具 1160 14 6:17 App 程序员用AI教广东话,还是教AI广东话? 4.5万 10 5:48 App NSFW(无内容审查)本地大语言模型进阶玩法,酒馆AI调参,Token设置,AI女友 10.8万 37 6...
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen pip install -r requirements.txt 如果你的显卡支持fp16或bf16精度,我们还推荐安装flash-attention来提高你的运行效率以及降低显存占用。(flash-attention只是可选项,不安装也可正常运行该项目) git clone -b v1.0.8 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention ...