`(llama) root@201edf3683be:/home/llama.cpp# ./build/bin/llama-cli -m ./models/qwen2-57b-a14b-instruct-fp16.gguf -p"Beijing is the capital of"-n 64 -c 4096build: 3808 (699a0dc1) with cc (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0forx86_64-linux-gnu (debug)main: llama backend i...
from qwen_vl_utils import process_vision_info, smart_resize model_path = "Qwen2-VL-7B-Instruct" model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path, torch_dtype="auto", device_map="auto", attn_implementation='flash_attention_2') processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_p...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig###int4量化配置quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, # 或者 load_in_8bit=True,根据需要设置#llm_int8_threshold=6.0,#llm_int8_has_fp16_weight=False,bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,bnb_4...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path qwen/Qwen2-7B-Instruct \--finetuning_type lora \--template qwen \--flash_attn auto \--dataset_dir data \--dataset alpaca_zh \--cutoff_len4096\--learning_rate5e-05\--num_train_epochs...
args = dict(stage='sft', # 进行指令监督微调do_train=True,model_name_or_path='unsloth/Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit', # 使用 4 bit量化版 Qwen2-7B-Instruct 模型dataset='identity,bajigo', # 使用 bajigo 和自我认知数据集template='qwen', # 使用 qwen2 提示词模板finetuning_type='lora', ...
模型使用的是Qwen2-VL-7B-Instruct, sft框架使用的是Llama-factory。 在baseline中,尝试了lora微调与全量微调,分数相差近5个点,后续的微调任务全部使用full模式。这里提供下模型full模式的参数。 model_name_or_path: Qwen2-VL-7B-Instruct ### method stage: sft do_train: true finetuning_type: full ###...
7B-Instruct/lora/train_2024-06-09-23-00 \--fp16 True \--lora_rank 32 \--lora_alpha 16 \--lora_dropout 0 \--lora_target q_proj,v_proj \--val_size 0.1 \--evaluation_strategy steps \--eval_steps 1000 \--per_device_eval_batch_size 2 \--load_best_model_at_end True \--...
对FP16 离群值矩阵和 Int8 非离群值矩阵分别作矩阵乘法。 反量化为FP16: 反量化非离群值的矩阵乘结果并其与离群值矩阵乘结果相加,获得最终的 FP16 结果。 2.2.2 量化代码 bitsandbytes库:量化任何模型的最简单方法之一,与GGUF均属于零样本量化,不需要量化校准数据及校准过程(而AWQ和GPTQ等量化方啊均需要...
5.环境配置 模型fp16精度推理的显存开销,如果使用Qwen2.5-VL-72B模型,需要使用4卡40以上显存的GPU 模型图像理解显存占用 Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct 16G Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 22G Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 4*42G 6. Qwen2.5-VL图像描述快速体验 需要重启下内核 In [ ] import paddle from ...
ollama run qwen2:7b-instruct And ask why is the sky blue? Then it output GGML_ASK_GGML And more G I'm using a nvidia GPU Click to view logs 2024-06-06 17:24:50 2024/06/07 00:24:50 routes.go:1007: INFO server config env="map[OLLAMA_DEBUG:true OLLAMA_FLASH_ATTENTION:false...