Dockerfile.tpu 用于构建具有 TPU 支持的 docker 镜像。 docker build-f Dockerfile.tpu-t vllm-tpu. 您可以使用以下命令运行 docker 镜像: # Make sure to add`--privileged --net host --shm-size=16G`.# 确保添加`--privileged --net host --shm-size=16G`。 docker run--privileged--net host--s...
LLM-TPU大模型部署软件是由北京算能科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1893546,属于分类,想要查询更多关于LLM-TPU大模型部署软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
模型编译的流程是将llm原始权重转换为onnx,再通过TPU-MLIR编译器将模型转换成bmodel,需要在x86主机上安装TPU-MLIR环境,x86主机已安装Ubuntu16.04/18.04/20.04系统,并且运行内存在12GB以上。具体环境配置请参考:MLIR环境安装指南 4.2 模型转换与编译 model_export.py是一个通用的llm模型导出工具,能够直接将llm原始权重导...
为了进一步提升模型的推理效率与降低存储空间,我们对模型进行了INT8量化部署。 2. 量化方案 首先TPU-MLIR原有的INT8量化方案并不适合直接应用于LLM。主要是因为无论PTQ的校准或者QAT的训练对于LLM来说成本过高,对LLM的一轮PTQ的校准可能就需要1-2天时间;另外就是量化带来的误差在LLM上无法收敛,最终会导致模型精度大...
在2023年7月的进展中，我们已经成功将ChatGLM2-6B部署在BM1684X单芯片上，采用F16量化模式，模型大小达12GB，平均速度约为每秒3个token。为了进一步优化效率并减小存储负担，我们转向INT8量化部署。然而，传统的TPU-MLIR INT8量化策略对大型语言模型（LLM）并不适用。PTQ校准和QAT训练在LLM上成本高昂，...
克隆LLM-TPU项目,并执行run.sh脚本 git clone https://github.com/sophgo/LLM-TPU.git ./run.sh --model llama2-7b 详细请参考Quick Start 效果图 跑通后效果如下图所示 Command Table 目前用于演示的模型,全部命令如下表所示 ModelSoCPCIE ChatGLM3-6B ./run.sh --model chatglm3-6b --arch soc ./...
- Google Cloud使用了分布式训练技术在50,944个Cloud TPU v5e芯片的计算集群上进行了世界上最大规模的LLM分布式训练任务。 - 大规模训练LLM需要数十亿个参数和数万亿个训练标记,需要大量的AI超级计算能力。 - Google Cloud TPU Multislice Training是一个全栈训练解决方案,支持TPU v4和v5e,具有强大的编排、编译和端...
传统TPU-MLIR的INT8量化方案并不适合LLM。这主要是由于LLM中PTQ校准或QAT训练成本过高，一轮校准可能需1-2天，且量化误差导致模型精度大量损失。基于此，我们沿用了ChatGLM2的W8A16策略，对GLMBlock中Linear Layer权重进行per-channel INT8量化存储，运算时反量化至F16，以确保精度损失几乎为零。在编译器...
Google于近日公布了其最新版本的Tensor Processing Units(TPU)——TPU v5p,这是其用于训练大型语言模型(LLM)的效能最佳化版本。该芯片基于2023年稍早发布的TPU v5e,但经过了进一步的优化和提升。 TPU v5p被标榜为Google最具成本效益的人工智能(AI)加速器,其设计目的是推动更高的FLOPS,并扩展到更大的丛集。Google...
Google杰出科学家纪怀新日前表示,近期发展大型语言模型(LLM)最具挑战之处是数据搜集、解决人工智能幻觉(AI hallucination)等问题,已陆续摸索出因应方法。而在GPU缺货下,Google自研TPU会否转为商用化芯片?Google目前似未有此打算。 纪怀新15日出席台湾人工智能学校年会,谈到团队发展LLM的历程。他提到,过去一二十年来,...