近期,我们利用AutoDL服务器,通过两个NVIDIA 3090显卡并行运算,成功运行了Yi-34B-Chat-int4模型,并通过vllm优化技术实现了推理速度的显著提升。 硬件环境介绍 我们使用的AutoDL服务器搭载了两个NVIDIA 3090显卡,拥有24GB的显存,这使得我们能够处理像Yi-34B-Chat-int4这样显存占用高达42G的模型。此外,3090显卡的Tensor ...
如果你是有钱的A100用户,可以忽略这一步,因为我主要教大家如何跑int4的模型,因为int4勉强可以在4090上带起来,但是bf16或者是int8就不行了,如果你是A100那就随便造都没关系,比如鄙人。 但我还是喜欢在A100上跑int4,毕竟可以往死里扣,跑完Yi34B还能顺带跑个Qwen72B。 这里按照步骤来就行了: 1. 下载正确的权...
Yi-34B的int8量化模型相比bf16模型，几乎可以做到效果无损（差距<1%），而int4量化模型在大部分任务的...
在A40显卡上运行Yi-34B-Chat-int4模型,可以充分利用其计算能力,提升模型训练和推理的速度。 然后,我们需要使用VLLM优化技术来加速模型运行。VLLM是一种针对大型语言模型的优化技术,它通过向量化计算、内存优化等手段,降低模型运行时的显存占用,提升运行速度。在运行Yi-34B-Chat-int4模型时,我们可以利用VLLM优化技术,...
使用autodl服务器,在A40显卡上运行, Yi-34B-Chat-int4模型,并使用vllm优化加速,显存占用42G,速度18 words/s fly-iot 【大模型研究】(1):从零开始部署书生·浦语2-20B大模型,使用fastchat和webui部署测试,autodl申请2张显卡,占用显存40G可以运行
当争议和流量都消失后,或许现在是个合适的时间点,来抛开情绪、客观的聊聊这个 34B 模型本身,尤其是实践应用相关的一些细节。来近距离看看这个模型在各种实际使用场景中的真实表现和对硬件的性能要求。 或许,这会对也想在本地私有化部署和运行模型的你有帮助,本篇是第一篇相关内容。
Yi-34B是由零一万物开发并开源的双语大语言模型,使用4K序列长度进行训练,在推理期间可扩展到32K;模型在多项评测中全球领跑,取得了多项 SOTA 国际最佳性能指标表现。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次文本续写请求。 在线调试 百度智能云千帆提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,...
目前最具公信力的 HuggingFace 榜单中,包括 Yi-34B 在内,排在它前面的模型只有 26 个,但是其中 48% (14个)都是 Yi-34B 和 Yi-34B 200K 的变体模型,其中第一名是来自社区用户 fblgit 的“LLaMa Yi 34B” ,比之前因为数据污染而被取消榜单资格的 TigerBot 的 70B 的效果还要好一些,千问憋出的大招 QWen...
距离之前的争议事件已经过去了两周,目前最具公信力的 HuggingFace 榜单中,包括 Yi-34B 在内,排在它前面的模型只有 26 个,但是其中 48% (14个)都是 Yi-34B 和 Yi-34B 200K 的变体模型,其中第一名是来自社区用户 fblgit 的“LLaMa Yi 34B”,比之前因为数据污染而被取消榜单资格的 TigerBot 的 70B 的效果...
简介: 11 月 6 日,李开复博士带队创办的AI2.0公司零一万物正式开源发布首款预训练大模型 Yi-34B,模型开放商用申请,已在阿里云魔搭社区ModelScope首发。魔搭第一时间推出了模型部署相关教程,供开发者参考并快速上手。导读 11 月 6 日,李开复博士带队创办的AI2.0公司零一万物正式开源发布首款预训练大模型 Yi-34B,...