这些预处理操作使得 MoonViT 能够与语言模型共享相同的算子和优化方法,例如 FlashAttention 支持的可变长度序列注意力机制,从而确保在处理不同分辨率图像时训练吞吐量不受影响。 MLP 投影层:我们采用一个两层 MLP(多层感知机)来桥接MoonViT视觉编码器和 大语言模型。具体来说,我们首先通过像素重排(pixel shuffle)操作...
使用 DeepSpeed 0.9.5将大型模型分片到多个设备上,并使用梯度检查点技术来减少内存使用。采用 FlashAttention-2 来加速 LLM 和视觉编码器的训练。还实现了功能保持的动态序列打包技术,以融合长度不同的样本,从而实现约 30% 的加速。使用 128 个 NVIDIA H100 GPU 训练所有模型,跨所有阶段的全局批次大小为 2048。所有...
它引入了先进的量化技术,例如用于LLMs的W4A16,平衡了模型的准确性、效率和边缘设备的内存占用。TinyChat 2.0的一个关键创新是集成了FlashAttention,用于更高效的注意力计算,这在序列长度增加时至关重要。 TinyChat 2.0代表了在部署边缘人工智能方面的一大进步,特别是针对语言学习模型(LLMs)和视觉学习模型(VLMs),重点...
EVA-CLIP是基于EVA(Exploration-Visualization-Adaptation)架构改进的 CLIP 变体,通过增强视觉特征表示与跨模态对齐能力,显著提升了自动驾驶场景下的开放词汇感知性能。它通过采用预训练好的 EVA 模型权重初始化、LAMB 优化器、随机丢弃输入 tokens 和 Flash Attention 等技术,显著提高了训练效率和模型的零样本学习性能。特...
- TinyChat 2.0通过AWQ量化实现了3-4倍的解码加速,并且比旧版TinyChat的Time-To-First-Token快1.5-1.7倍。 - TinyChat 2.0优化了LLM/VLM的预填充速度,特别适用于对长上下文输入敏感的应用。 - TinyChat 2.0通过优化W4A16 GEMM和FlashAttention实现了最先进的预填充速度。 - TinyChat 2.0在边缘设备上实现了最...
import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToTextmodel_path = "HuggingFaceTB/SmolVLM2-2.2B-Instruct"processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, _attn_implementation="flash_attention_2")....
高效训练与推理:采用 Flash Attention 等技术,支持单 GPU 训练大规模参数模型,提升计算效率。 多模态推理与知识生成:不仅能识别图像内容,还能进行逻辑推理和文本表达,例如识别蛋白质含量最高的食物并解释原因。 易用性与开源性:提供完整的训练和评估流程,开发者可以快速上手,四步即可开始训练。
高效训练与推理:采用 Flash Attention 等技术,支持单 GPU 训练大规模参数模型,提升计算效率。 多模态推理与知识生成:不仅能识别图像内容,还能进行逻辑推理和文本表达,例如识别蛋白质含量最高的食物并解释原因。 易用性与开源性:提供完整的训练和评估流程,开发者可以快速上手,四步即可开始训练。
42 \ --report_to wandb \ --gradient_checkpointingfalse\ --attn_implementation flash_attention_2 \ --num_train_epochs 2 \ --run_name$RUN_NAME\ --save_steps 100 \ --save_only_modeltrue\ --freeze_vision_modulesfalse# If you want to only finetune the language model, set this to ...
gradient_accumulation_steps 2 \ --logging_steps 1 \ --bf16 \ --torch_dtype bfloat16 \ --data_seed 42 \ --report_to wandb \ --gradient_checkpointing false \ --attn_implementation flash_attention_2 \ --num_train_epochs 2 \ --run_name $RUN_NAME \ --save_steps 100 \ --save_...