qwen-moe的代码,所以要在源码装一次! pip install --index-url https://pypi.org/simple -e . 至此!环境大功告成! 输入这个指令!系统自动在魔搭下载模型,然后启动推理! 这里,雄哥只用了一块3090显卡,24G显存,但实际模型需要28G,你简单理解一下,就是超出部分使用CPU来推理了! python -m vllm.entrypoints.o...
尽管MOE模型的总参数了较大,但实际激活参数远小于7B模型,并由于初始化方法无需过多数据进行模型训练,从而显著降低了模型75%的训练成本。 并且在A100-80G显卡上,利用vllm框架测试Qwen1.5-7B和Qwen1.5-MoE-A2.7B模型的推理性能,保持输入输出token均为1k情况下,具体TPS如下,可以发现Qwen1.5-MoE-A2.7B模型与Qwen1.5-...
阿里开源Qwen1.5-MOE模型,评测性能究竟如何? #小工蚁 - 小工蚁于20240331发布在抖音,已经收获了19.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
最近,通义千问开源首个Qwen系列MoE模型,27亿激活参数,性能却可与70亿参数模型相媲美,有较好的中文写作、数学运算、推理能力。 本期视频,我们手把手教大家如何使用这款高性价比模型~ Qwen1.5-MoE模型架构:...
我使用Adgen广告数据微调Qwen-MoE-chat模型时,输出开头会有一些特殊的字段 如”Humanmade“、”Humanity“、”Human“等,我的训练数据中没有这些字段,我的prompt构造也是符合你们的模板,在微调其他MoE模型时均没有出现过这种情况?Collaborator jklj077 commented Apr 25, 2024 May I know how you have finetuned ...
松果财经讯,近日,通义千问团队再次引领行业新潮流,宣布开源首个MoE模型(Qwen1.5-MoE-A2.7B)。这一模型以其仅27亿激活参数的轻量级身躯,展现出与当前业界领先的70亿参数大模型,如Mistral 7B、Qwen1.5-7B等相媲美的强大性能。并且该模型通过创新设计实现了训练成本的大幅降低及推理速度的显著提升。
Qwen1.5-MoE模型采用特别设计的MoE架构，包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法，其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，将单个FFN分割成多个独立的expert，实现效率与效果的最优结合。在模型初始化阶段，团队利用Qwen-1.8B进行改造，引入随机性显著加快了收敛速度，并在整个预训练过程中带来了更好的...
根据阿里官方提供的数据，Qwen1.5-MoE-A2.7B参数总数143亿，每次推理激活27亿，其效果约等于70亿参数规模的大模型。从这个角度看，Qwen1.5-MoE-A2.7B显存（半精度）最低需要28GB，但是推理的时候因为只使用了27亿参数，所以推理速度会更快。也就是意味着，Qwen1.5-MoE-A2.7B模型用2倍于70亿参数模型的显存...
通义千问团队近日推出了Qwen系列的首款MoE模型——Qwen1.5-MoE-A2.7B。这款模型凭借其27亿激活参数的精简规模,实现了与当前顶尖70亿参数模型相匹敌的性能。相较于Qwen1.5-7B,新款模型的非嵌入参数减少至仅20亿,约为前者的三分之一,大幅优化了模型体积。
from_pretrained("qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat") bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat", quantization_config=bnb_config) 定义聊天函数: def qwen_moe_chat(prompt:...