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使用GaLore在本地GPU进行高效的LLM

为了弥补这一差距,出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法,可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。...就像LoRA一样,GaLore可以让我们在具有24 GB VRAM的消费级GPU上微调7B模型。结果模型的性能与全参数微调相当,并且似乎优于LoRA。...下面是一个简单的例子,使用TRL的SFTTrainer (Trainer的子类)在Open Assistant数据集上微调llama2-7b,并在RTX 3090/4090等24 GB VRAM GPU...微调效果对比 给定超参数的训练损失与全参数优的轨迹非常相似,表明GaLore分层方法确实是等效的。 用GaLore训练的模型得分与全参数微调非常相似。...总结 GaLore可以节省VRAM,允许在消费级GPU上训练7B模型,但是速度较慢,比微调和LoRA的时间要长差不多两倍的时间。

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    Python笔记(二)——python

    前一篇讲了简单的C/C++调用Python脚本模块(.py)。既然是用于诸多游戏程序的脚本语言,那肯定是缺不了互调(礼尚往来)。...因此,本篇讲一个简单的python调用C/C++写的DLL模块,对Python进行功能扩展。这里写一个简单的例子,主要就为了了解下这么用Python来调用C/C++写的DLL库。...言外之意就是我们可以再这个结构数组中映射多个C/C++函数用于python来调用。...wrap_cmd_fun函数就不用我来解释了吧,一看就懂,就是将Python调用时传进来的参数转化成字符串,然后调用cmd函数,返回值是整型,又传回给python程序。...给出一个格式化时的"i", "s"之类的Python脚本类型说明表: 格式化字符 C数据类型 Python类型 s char* 字符串 s# char*, int 字符串及长度 z char* 与s相同

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    python调用golang并回

    最近折腾python交互,也真够呛的,一连玩了好几天,被虐的不要不要的。天天各种百度,Google之间。 好吧,废话少说,转入我们的正题。...其实,py调用go一般的函数,只是第一道坎,正主其实是py调用go,并且go还回py!!! 网上其实这些问题很少,而且有且只有一篇关于go回py的。...那么,好办了,py调用go并且回,在py侧,只要按照py调用c,并且回就可以了。go侧则go调用c,并且回c,就可以了。 其实py侧很简单,随便百度一下,应该是正确的。...py回)的。...其中的参数,cb就是针对c(py)回的,在函数体里面,其实用TestCCB(中间c函数)来调用这个回,注意:上方extern void TestCCB(int c, callback cb);只能这么弄了

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    Python函数的实现

    本文介绍Python中的"回"(huidiao),以及回的实现方法和步骤. 一、回函数介绍: 回函数就是一个通过函数名调用的函数。...回函数不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事件或条件进行响应. 上面是对回函数的描述和解释,概念往往都显得生涉拗口,不易理解....这时候的ready_info()就是回函数 ?...四、两个类之间的回: 上面的回是在两个不同的python文件中实现的,在面向对象编程中,两个不同的类之间也可以实现回,参考代码如下: class China(object): """国内事项...++---") print() if __name__ == '__main__': cn = China() cn.trade_cn_us() 这就是使用Python

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    Python实现GPU加速的基本操作

    技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...2**50,1]() File "/home/dechin/.local/lib/python3.7/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 822,...但是从第二次运行调用开始,就不需要重新编译,这时候GPU加速的效果就体现出来了,运行结果如下: $ python3 gpu_add.py The error between numba and numpy...总结概要 本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法,比如GPU中的线程和模块的概念,以及给出了一个矢量加法的代码案例,进一步说明了GPU加速的效果。...需要注意的是,由于Python中的Numba实现是一种即时编译的技术,因此第一次运算时的时间会明显较长,所以我们一般说GPU加速是指从第二步开始的运行时间。

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