trust_remote_code=True)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(local_weight_pth,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-VL-Chat",
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-VL-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-VL-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval() #...
3793110:30 多模态大模型Qwen-VL 大家好我是爱因· 3-5 4859109:15 Qwen-VL看图说话 2080Ti 11G显存 xinference部署多模态大模型 小饭护法要转码· 2-3 3.3万 Ai大模型爆火Agent(打造专属LLM智能体) 迪哥有点愁·共114课时 5630001:09 【Qwen-VL】一键包 阿里云的大型视觉语言模型 十字鱼· 1-20 1404105:...
ModelScope的显存会影响一次能接受的上下文长度吗? 49 1 0 ModelScope重启了也是token失效,怎么解决? 48 1 0 ModelScope中, 想往vocab 加一些新的token 可以直接在vocab里新增吗? 41 1 0 公开的ModelScope模型会有token或者请求头校验吗? 67 1 0 ModelScope最大token限制是什么? 75 1 0 modelscope...
我这里修改脚本里的model_max_length参数,默认是2048(需要27.3GB的显存),调小 开始训练 输入命令: nohup ./finetune_lora_single_gpu.sh > train.log 2>&1 & nohup: nohup 是“no hang up” 的缩写,它用于在用户退出登录后继续运行命令。使用 nohup 可以防止进程在用户退出会话后被挂起。
硬件:本人使用的是window10系统,电脑为工作站内存,显存不需要考虑,正常情况下16G内存,6G显存能跑低7亿参数的模型。 软件:Anconda、Pytorch、Python、cuda(有GPU的考虑)主要用到这3个,其它包稍后说明。版本之间要按照官网上的说明来寻找适合的版本。我使用的版本如下: ...
📊修复rerank模型的输出中rerank token的统计问题 📊修复embedding模型中embedding token的统计问题,同时优化显存占用 💻修复日志异常的一些问题 📝修复vllm性能回退的问题 📊UI 🎨新的注册模型界面和逻辑 📝即将废弃: 🕰️v0.16.0 transformers引擎的continuous batching将代替现有的推理逻辑成为默认推理...