8x7B MoE與Flash Attention 2結(jié)合，不到10行代碼實(shí)現(xiàn)快速推理
前段時間，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整個開源社區(qū)，其架構(gòu)與 GPT-4 非常相似，很多人將其形容為 GPT-4 的「縮小版」。
▲圖源 https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/
▲圖源 https://twitter.com/reach_vb/status/1741175347821883502
?第三步是初始化 TextStreamer：
?第四步對輸入進(jìn)行 Token 化：
?第五步生成：
?當(dāng)你配置好項(xiàng)目后，就可以與 Mixtral 進(jìn)行對話，例如對于用戶要求「如何做出最好的美式咖啡？通過簡單的步驟完成」，Mixtral 會按照 1、2、3 等步驟進(jìn)行回答。
?
我們都知道，OpenAI 團(tuán)隊(duì)一直對 GPT-4 的參數(shù)量和訓(xùn)練細(xì)節(jié)守口如瓶。Mistral 8x7B 的放出，無疑給廣大開發(fā)者提供了一種「非常接近 GPT-4」的開源選項(xiàng)。
在基準(zhǔn)測試中，Mistral 8x7B 的表現(xiàn)優(yōu)于 Llama 2 70B，在大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試上與 GPT-3.5 不相上下，甚至略勝一籌。
▲圖源 https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/隨著這項(xiàng)研究的出現(xiàn)，很多人表示：「閉源大模型已經(jīng)走到了結(jié)局。」
短短幾周的時間，機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者 Vaibhav (VB) Srivastav 表示：隨著 AutoAWQ（支持 Mixtral、LLaVa 等模型的量化）最新版本的發(fā)布，現(xiàn)在用戶可以將 Mixtral 8x7B Instruct 與 Flash Attention 2 結(jié)合使用，達(dá)到快速推理的目的，實(shí)現(xiàn)這一功能大約只需 24GB GPU VRAM、不到十行代碼。
▲圖源 https://twitter.com/reach_vb/status/1741175347821883502
AutoAWQ地址：
https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ 操作過程是這樣的： 首先是安裝 AutoAWQ 以及 transformers：
pipinstallautoawqgit+https://github.com/huggingface/transformers.git
第二步是初始化 tokenizer 和模型：
?第三步是初始化 TextStreamer：
?第四步對輸入進(jìn)行 Token 化：
?第五步生成：
?當(dāng)你配置好項(xiàng)目后，就可以與 Mixtral 進(jìn)行對話，例如對于用戶要求「如何做出最好的美式咖啡？通過簡單的步驟完成」，Mixtral 會按照 1、2、3 等步驟進(jìn)行回答。
項(xiàng)目中使用的代碼：
Srivastav 表示上述實(shí)現(xiàn)也意味著用戶可以使用 AWQ 運(yùn)行所有的 Mixtral 微調(diào)，并使用 Flash Attention 2 來提升它們。 看到這項(xiàng)研究后，網(wǎng)友不禁表示：真的很酷。
?
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4891瀏覽量
70368 -
GPT
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
368瀏覽量
15979 -
OpenAI
+關(guān)注
關(guān)注
9文章
1204瀏覽量
8694
原文標(biāo)題：8x7B MoE與Flash Attention 2結(jié)合，不到10行代碼實(shí)現(xiàn)快速推理
文章出處：【微信號：zenRRan，微信公眾號：深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
具有載波聚合的 RX 分集 FEM（B26、B8、B12/13、B2/25、B4 和 B7） skyworksinc
電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供()具有載波聚合的 RX 分集 FEM（B26、B8、B12/13、B2/25、B4 和
發(fā)表于 06-19 18:35
潤和軟件StackRUNS異構(gòu)分布式推理框架的應(yīng)用案例
江蘇潤和軟件股份有限公司（以下簡稱“潤和軟件”）自主研發(fā)的StackRUNS異構(gòu)分布式推理框架已在實(shí)際場景中取得顯著成效，成功應(yīng)用于大型園區(qū)多模態(tài)模型演練及高校滿血版DeepSeek-MoE 671B的運(yùn)行，有效推動了大模型技術(shù)
代碼革命的先鋒：aiXcoder-7B模型介紹
? ? 國內(nèi)開源代碼大模型 4月9日aiXcoder宣布正式開源其7B模型Base版，僅僅過去一個禮拜，aiXcoder-7B在軟件源代碼托管服務(wù)平臺GitHub上的Star數(shù)已超過
基于小凌派RK2206開發(fā)板：OpenHarmony如何使用IoT接口控制FLASH外設(shè)
] = a
[7] = a
[8] = a
[9] = a
[10] = a
[11] = a
[12] = a
[13] = a
[14] = a
[15] = a
Fla
發(fā)表于 04-22 15:02
具有載波聚合的 RX 分集 FEM（B26、B8、B20、B1/4、B3 和 B7） skyworksinc
電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供()具有載波聚合的 RX 分集 FEM（B26、B8、B20、B1/4、B3 和 B
發(fā)表于 04-11 15:26
7路達(dá)林頓驅(qū)動的16KB Flash ROM的AD型MCU AiP8F3201
7路達(dá)林頓驅(qū)動的16KB Flash ROM的AD型MCU AiP8F3201
【幸狐Omni3576邊緣計(jì)算套件試用體驗(yàn)】RKNN 推理測試與圖像識別
【幸狐 Omni3576 邊緣計(jì)算套件測評】RKNN 推理測試與圖像識別
本文介紹了幸狐 Omni3576 邊緣計(jì)算套件實(shí)現(xiàn) RKNN 推理和圖像物體識別的測試流程，包括 RKNN 介紹、環(huán)境搭建
發(fā)表于 03-20 16:14
基于1F1B的MoE A2A通信計(jì)算Overlap
在 MoE 模型的訓(xùn)練過程中，EP rank 之間的 A2A 通信在端到端時間中占據(jù)了相當(dāng)大比重，對訓(xùn)練效率影響很大，特別是對于 Fine-grained MoE model，EP size 會比較大，跨機(jī)通信基本無法避免。那么
摩爾線程Round Attention優(yōu)化AI對話
摩爾線程科研團(tuán)隊(duì)發(fā)布研究成果《Round Attention：以輪次塊稀疏性開辟多輪對話優(yōu)化新范式》，該方法端到端延遲低于現(xiàn)在主流的Flash Attention推理引擎，kv-cac
Flexus X 實(shí)例 C#/.Net Core 結(jié)合（git 代碼管理、docker 自定義鏡像）快速發(fā)布部署 - 讓你的項(xiàng)目飛起來~
前言 ???云端部署新體驗(yàn)，C# Web API 遇上 Git Docker，828 B2B 企業(yè)節(jié)特惠來襲！Flexus X 實(shí)例，為您的 C#應(yīng)用提供強(qiáng)大支撐，結(jié)合 Git 版本控制
獵戶星空發(fā)布Orion-MoE 8×7B大模型及AI數(shù)據(jù)寶AirDS
近日，獵戶星空攜手聚云科技在北京共同舉辦了一場發(fā)布會。會上，獵戶星空正式揭曉了其自主研發(fā)的Orion-MoE 8×7B大模型，并與聚云科技聯(lián)合推出了基于該大模型的數(shù)據(jù)服務(wù)——AI數(shù)據(jù)寶AirDS
CC13x2x7和CC26x2x7 SimpleLink無線MCU技術(shù)參考手冊
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《CC13x2x7和CC26x2x7 SimpleLink無線MCU技術(shù)參考手冊.pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 11-14 14:16
?0次下載
TAS5805的I2C地址配置的是7b：2D，8b：5A怎么出來是7b：2F，8b：5E？這個是什么原因？
我們5805的I2C地址配置的是7b：2D，8b：5A，怎么出來是7b：2F，
發(fā)表于 10-18 07:41
阿里Qwen2-Math系列震撼發(fā)布，數(shù)學(xué)推理能力領(lǐng)跑全球
阿里巴巴近期震撼發(fā)布了Qwen2-Math系列模型，這一系列模型基于其強(qiáng)大的Qwen2 LLM構(gòu)建，專為數(shù)學(xué)解題而生，展現(xiàn)了前所未有的數(shù)學(xué)推理能力。Qwen2-Math家族包括1.5
PerfXCloud順利接入MOE大模型DeepSeek-V2
今日，在 PerfXCloud 重磅更新支持 llama 3.1 之后，其平臺再度實(shí)現(xiàn)重大升級！目前，已順利接入被譽(yù)為全球最強(qiáng)的 MOE 大模型 DeepSeek-V2 ，已在 PerfXCloud（澎峰云）官網(wǎng)的體驗(yàn)中心對平臺
工商網(wǎng)監(jiān)
評論