LLM大语言模型有个100并发的34b模型的推理需求，不知道需要多大的GPU？
LLM大语言模型有个100并发的34b模型的推理需求，不知道需要多大的GPU？First token需要在2s内，部署的话应该是使用vLLM加速
modelscope中，swift.llm.get_model_tokenizer支持GPU设备吗？
"modelscope中，swift.llm.get_model_tokenizer只支持GPU设备吗？ "
使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理
所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。 from accelerate import Accelerator from acc...
ModelScope中求教一下，我GPU显存不够，怎么强制用CPU运行魔搭LLM模型呀？
ModelScope中求教一下，我GPU显存不够，怎么强制用CPU运行魔搭LLM模型呀
大模型规模化落地，企业AIGC应用支持多个大语言模型（LLM)切换及GPU规划化管理（PAI-EAS + ADB-PG)
背景随着年初的ChatGPT引爆大语言模型市场， LLM的集中爆发，大部分企业已经完成了AIGC产品的调研，并进入第二阶段， 即寻求大规模落地的AIGC产品解决方案。当前企业在AIGC场景落地中，以下问题尤为突出： 多模型选择： 随着大模型的百花齐放， 不同的模型在各自的领域有不同的优势，如何能够快速选择模型，试用模型并将其产品化，更敏捷的模型使用成为了企业最主要的诉求； 规划化管理GPU： G....
规模化落地AIGC应用，支持多个大语言模型（LLM)切换及GPU规划化管理（PAI-EAS + ADB-PG)
背景随着年初的ChatGPT引爆大语言模型市场， LLM的集中爆发，大部分企业已经完成了AIGC产品的调研，并进入第二阶段， 即寻求大规模落地的AIGC产品解决方案。当前企业在AIGC场景落地中，以下问题尤为突出： 多模型选择： 随着大模型的百花齐放， 不同的模型在各自的领域有不同的优势，如何能够快速选择模型，试用模型并将其产品化，更敏捷的模型使用成为了企业最主要的诉求； 规划化管理GPU： G....
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及在整个过程中层是如何存储在GPU内存中的。 1、前向和后向传播的基本原理 前向传播和后向传播是深度神经网络训练的两个阶段。 在前向传递过程中，输入被矢量化(将图像转换为像素，将文本转换为嵌入)，并且通过一系列线性乘法和激活函数(如sigmoid或...
小羊驼背后的英雄，伯克利开源LLM推理与服务库：GPU减半、吞吐数十倍猛增
大模型时代，各种优化方案被提出，这次吞吐量、内存占用大等问题被拿下了。 随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用 AI 的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目 vLLM，该项目主要用于快速 LLM 推理和服务。vLLM 的核心是 Page...
绕开算力限制，如何用单GPU微调 LLM？这是一份「梯度累积」算法教程（2）
由于没有多的 GPU 可用于张量分片（tensor sharding），又能做些什么来训练具有更大批大小（batch size）的模型呢？其中一种解决方法就是梯度累积，可以通过它来修改前面提到的训练循环。什么是梯度积累？梯度累积是一种在训练期间虚拟增加批大小（batch size）的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批大小时，这非常有用。在梯度累积中，梯度是针对较小的批次计算的，并在多....
绕开算力限制，如何用单GPU微调 LLM？这是一份「梯度累积」算法教程
让算力资源用到极致，是每一位开发者的必修课。自从大模型变成热门趋势之后，GPU 就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，Sebastian Raschka 介绍了「梯度累积」的方法，能够在 GPU 内存受限时使用更大 batch size 训练模型，绕开硬件限制。在此之前，Sebastian Raschka....
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