如果CUDA核函数 rwkv_cuda_kernel 为 None,或者输入张量都不在CUDA设备上(no_cuda=True),或者只有一个输入令牌(one_token=True),则调用 rwkv_linear_attention_cpu 函数,在CPU上执行注意力计算。这是在没有加载CUDA核函数或无法使用CUDA时的后备计算方案。 否则,调用 RwkvLinearAttention.apply 函数,在CUDA设备...
# args.strategy = 'cuda fp16i8' # args.strategy = 'cuda fp16i8 -> cpu fp32 *10' # args.strategy = 'cuda fp16i8 *10+' os.environ["RWKV_JIT_ON"] = '1' # '1' or '0', please use torch 1.13+ and benchmark speed os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '0' # '1' to compile...
RWKV-3 1.5B on A40 (tf32) = always 0.015 sec/token, tested using simple pytorch code (no CUDA), GPU utilization 45%, VRAM 7823M GPT2-XL 1.3B on A40 (tf32) = 0.032 sec/token (for ctxlen 1000), tested using HF, GPU utilization 45% too (interesting), VRAM 9655M Training speed...
运行以下命令,对 .gguf 模型进行量化: ./build-cuda-rel/bin/llama-quantize v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf(量化前的 gguf 模型路径) ./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-Q5_1.gguf(量化后的 gguf 模型路径) Q5_1(量化精度) 所有可选的量化精度: 可选的量化精度 建议使用以下...
() # firstly check vs original cuda set_seed(42) with torch.no_grad(): r = torch.zeros(B, T, C, requires_grad=True, device=DEVICE).uniform_(-1, 1) k = torch.zeros(B, T, C, requires_grad=True, device=DEVICE).uniform_(-1, 1) v = torch.zeros(B, T, C, requires_grad=...
在不久的将来，RWKV 还可以使用 optimum 库提出的加速技术。rwkv.cpp 或 rwkv-cpp-cuda 仓库涉及的其中一些技术在库中已标明。致谢 我们 Hugging Face 团队非常感谢 Bo 和 RWKV 社区抽出宝贵时间来回答关于架构的问题，以及非常感谢他们的帮助和支持。我们很期待在 HF 生态中看到更多 RWKV 模型的应用。我们还要...
./build-cuda-rel/bin/llama-quantizev6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf(量化前的gguf模型路径)./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-Q5_1.gguf(量化后的gguf模型路径)Q5_1(量化精度) 所有可选的量化精度: 可选的量化精度 建议使用以下两种量化精度: Q5_1、 Q8_0。
如果提示CUDA out the memory,跳转到教程第三步,根据图15继续调整。 懒人包 开始下载之前,请明确你已经看完了上面的教程,特别是第三步:设置 懒人包下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NO_S6gw_-q80P9r-WUBIlw?pwd=7901 下载完后解压 图18
./build-cuda-rel/bin/llama-quantizev6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-F16.gguf(量化前的gguf模型路径)./v6-Finch-1B6-HF/v6-Finch-1.6B-HF-Q5_1.gguf(量化后的gguf模型路径)Q5_1(量化精度) 所有可选的量化精度: 可选的量化精度 建议使用以下两种量化精度: Q5_1、 Q8_0。
如果提示CUDA out the memory,跳转到教程第三步,根据图15继续调整。 懒人包 开始下载之前,请明确你已经看完了上面的教程,特别是第三步:设置 懒人包下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NO_S6gw_-q80P9r-WUBIlw?pwd=7901 下载完后解压 图18