基于PyTorch的大语言模型微调指南:Torchtune完整教程与代码示例

LoRA通过引入低秩的适配器参数,在不改变原始模型参数的情况下,实现对模型的微调。这种方法可以显著减少微调过程中的内存消耗和计算开销,使得在单个GPU上微调大型LLM成为可能。配置微调任务每个微调方案都有一个对应的配置文件,定义了微调任务的各种参数。lora_finetune_single_device方案的默认配置文件路径为llama2/7B_...

微调大模型,AMD MI300X就够了!跟着这篇博客微调Llama 3.1 405B

我们使用LoRA微调,将所有模型权重和LoRA参数都设为bfloat16,LoRArank设为8,LoRAalpha设为16:模型大小:LLaMA模型的权重占用了约800GB的显存。LoRA权重+优化器状态:大约占用了400GB的显存。显存总使用量:占总显存的77%,约1200GB。限制:由于405B模型的规模过大,batch大小...

大模型一体机成趋势!模型微调重要性凸显 浪潮信息最新入局|行业动态

他举例称，“一个10B参数的模型可能需要200-300G的显存才能做微调，可能一台机器就已经开始有点‘勉强’了，更何况我们现在用的都是30B、40B的模型，至少需要三四台机器，门槛也有点过高了。现在一些高效微调技术能做到用10G甚至不到10G的显存把10B参数的模型微调跑起来。也就是说，一些新技术的应用能够降低算力门槛...

性能与成本双赢:实测戴尔AI工作站支撑企业大模型的本地部署与训练

「NVIDIARTX5880Ada」具备48GB显存,特别适合于进行大模型的微调任务,这次我们使用了Llama-Factory对搭载不同数量「NVIDIARTX5880Ada」GPU的DellPrecision7960Tower进行了训练任务的测试,结果如下:对于8B模型,我们使用一张「NVIDIARTX5880Ada」就足够Lora训练,其平均功耗达260W,即算力利用率可达91...

中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...

性能评估维度:Quiet-STaR无需微调,持续思考训练可进一步提升性能使用Mistral7B小模型评估Quiet-STaR显示性能提升:1)在数学推理和常识推理任务中,模型的零样本准确率显著提高;2)在处理复杂文本时,模型对困难标记的困惑度有所改善,中间推理提升了理解和预测能力;3)随着思考标记数量和训练步骤的增加,模型准确率普遍上升,...

混元DiT 推出小显存版本,6G 显存即可运行,并开源 caption 模型

7月4日,腾讯混元文生图大模型(混元DiT)宣布开源小显存版本(www.e993.com)2024年11月7日。7月4日,腾讯混元文生图大模型(混元DiT)宣布开源小显存版本,仅需6G显存即可运行,对使用个人电脑本地部署的开发者十分友好,该版本与LoRA、ControlNet等插件,都已适配至Diffusers库;并新增对Kohya图形化界面的支持,让开发者可以低门槛...

开源多模态SOTA再易主,19B模型比肩GPT-4v,16G显存就能跑

04Int4量化版本仅需16GB显存,一张英伟达RTX4080或RTX4070TiSUPER即可搞定。05为此,智谱团队提供了Lora微调代码,冻结视觉部分需57GB显存,同时对视觉部分进行BF16Lora微调需至少80GB显存。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAI...

利用固态硬盘降低 AI 微调训练显存需求,群联展示 aiDaptiv+ 平台

群联表示,其aiDaptiv+方案可在一台4卡工作站平台中完成Llama70b模型的微调训练,容纳显存总量7倍以上的数据。▲图源群联官方而为了实现这种显存外数据存储,方案中的固态硬盘必须要有足够高的耐久。群联此次推出的aiDAPTIVCache系列固态硬盘ai100E,其采用SLC闪存,每根容量2TB,拥有5年...

使用微调大语言模型解析肌肉骨骼疼痛疾病的临床健康记录

使用LLM的资源强度直接影响用于微调的基础模型的大小,以及通过提示向模型提供上下文的长度。因此,我们的模型需要四个GPU(每个GPU有80G的显存)的配置来进行微调。但是,也可以使用单GPU进行推理。现在的技术可以将此类模型缩小到在消费级硬件上运行,但可能会牺牲一些准确性[10]。此外,在没有提及疼痛的病历中,两个LLMs...

【国盛量化&通信】驱动AGI时代算力提升的核心引擎——华夏中证...

1.1.1光通信逻辑持续演绎,AICG发展催生海量算力需求AGI爆发下算力成为全球数字基建焦点,拉动光模块、交换机迭代升级。在近年来AGI爆发式增长的背景下,大模型复杂度日益提升,AI训练推理过程中对算力的需求也随之增加,算力成为全球数字基础设施建设的焦点。由于单卡GPU显存有限,无法满足训练推理需求,需要联合多张GPU甚至...