顺的做网站便宜吗,我要买房网,wordpress 友链页面,邵阳网站开发大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型#xff08;例如Llama-2#xff0c;Falcon等#xff09;进行额外的训练#xff0c;以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源#xff0c;但是通过量化和Lora等方法#xff0c;我们也可以在消费级的GPU上…大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型例如Llama-2Falcon等进行额外的训练以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源但是通过量化和Lora等方法我们也可以在消费级的GPU上来微调测试但是消费级GPU也无法承载比较大的模型经过我的测试7B的模型可以在30808G上跑起来这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的但是如果需要更深入的研究还是需要专业的硬件。 我们先看看硬件配置 亚马逊的g3.xlarge M60是8GB的VRAM和2048个CUDA内核。3080是10Gb的GDDR6 VRAM这两个GPU基本类似。
这里做的测试是使用一个小的(65MB文本)自定义数据集上微调lama-2 - 7b (~7GB)。 可以看到3080非常耗电训练时最大耗电364瓦(PC总耗电超过500瓦)。
看看训练的记录 说明训练是ok的能够完整的进行训练
为了验证内存消耗我又在8G 的M60上跑了一遍也是没问题的这应该是GPU内存的极限了。 占用的差不多7.1G的内存再多一些可能就不行了不过还好将就够用。
最后我们再整理个列表大概看看各个模型都需要什么样的内存以下只是推理不包括微调如果使用微调大概需要再加20%LORA。
LLaMA-7B
建议使用至少6GB VRAM的GPU。适合此模型的GPU示例是RTX 3060它提供8GB VRAM版本。
LLaMA-13B
建议使用至少10GB VRAM的GPU。满足此要求的gpu包括AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080和A2000。这些gpu提供了必要的VRAM容量来有效地处理LLaMA-13B的计算需求。
LLaMA-30B
建议使用VRAM不低于20GB的GPU。RTX 3080 20GB、A4500、A5000、3090、4090、6000或Tesla V100都是提供所需VRAM容量的gpu示例。这些gpu为LLaMA-30B提供了高效的处理和内存管理。
LLaMA-65B
LLaMA-65B在与至少具有40GB VRAM的GPU。适合此型号的gpu示例包括A100 40GB, 2x3090, 2x4090, A40, RTX A6000或8000。 对于速度来说
我是用RTX 4090和Intel i9-12900K CPU的推理速度示例 对于CPU来说LLaMA也是可以用的但是速度会很慢而且最好不要进行训练只能进行推理下面是13B模型在不同CPU上推理速度列表 各个系统的配置和性能可能会有所不同。最好对不同的设置进行实验和基准测试以找到最适合您特定需求的解决方案上面的测试仅供参考。
https://avoid.overfit.cn/post/0dd29b9a89514a988ae54694dccc9fa6
