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 ...
接着你就可以用 不用任何修改的 hf代码加载int4模型了。 3. 关于Int4推理框架选择? int4在很多框架都支持,例如exllama,llama.cpp等,llama.cpp有一套自己的int4量化方法,属于比较特立独行类,由于缺少一些python wrapper,反而不是很容易跟hf的代码集成起来。 个人建议最好的办法就是 autoawq,因为你的推理代码不...
所以(int)(x+2.5)的值是4。 对于表达式(int)x+2.5,首先对x进行强制类型转换为int类型,由于x的值为2.3,经过强制类型转换后,x的值变为2(因为浮点数在强制类型转换为int类型时,会截断小数部分),所以表达式变为2+2.5。因此(int)x+2.5的值是4.5。 所以,选项中符合题目要求的答案是B 5,4.5。 总结和概括:该...
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
当然,使用 Docker 之后,你还可以做很多事情,比如:之前几十篇有关 Docker 的实践[4],在此就不赘述啦。 关于Yi-34B 的通用容器环境,你可以在上篇文章的“准备模型程序运行环境[5]”小节找到,相关程序保存在开源项目soulteary/docker-yi-runtime[6]中,可以自取。
1. 2. 3. 4. 尝试在 Yi-34B 200K 使用处理超长的文本内容 对于200K 的模型,或许最合适和最让人心动的用法是让模型加载大量数据并进行内容续写或分析。 比如,下面的 Python 程序中,我们实现了一个读取 1.txt 文件(可以放一本你喜欢的小说),并截断文件的前 19 万字符的功能: # 定义函数来读取文件的前n个...
当然,使用 Docker 之后,你还可以做很多事情,比如:之前几十篇有关 Docker 的实践[4],在此就不赘述啦。 关于Yi-34B 的通用容器环境,你可以在上篇文章的“准备模型程序运行环境[5]”小节找到,相关程序保存在开源项目soulteary/docker-yi-runtime[6]中,可以自取。
(2)最多4个元素 user_id string 否 表示最终用户的唯一标识符 响应头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 响应参数 名称类型描述 id string 本轮对话的id object string 回包类型。completion:文本生成返回 created int 时间戳 sentence_id int 表示当前子句的序号。只有在流式接口模式下会返回该字段 is_end ...
(4)message中的content总长度不能超过8000 个字符 stream bool 否 是否以流式接口的形式返回数据,默认false temperature float 否 说明:(1)较高的数值会使输出更加随机,而较低的数值会使其更加集中和确定(2)范围 (0, 1.0],不能为0 top_k int 否 Top-K 采样参数,在每轮token生成时,保留k个概率最高的...