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(shí)間，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整個(gè)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(duì)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(duì)話，例如對(duì)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(huì)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(duì) 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?！?/span>
短短幾周的時(shí)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(duì)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(duì)話，例如對(duì)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(huì)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(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4837瀏覽量
69128 -
GPT
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
360瀏覽量
15536 -
OpenAI
+關(guān)注
關(guān)注
9文章
1158瀏覽量
6748
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(hào)：zenRRan，微信公眾號(hào)：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(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
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(huì)。會(huì)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
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(tái)再度實(shí)現(xiàn)重大升級(jí)！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(duì)平臺(tái)
Verilog：【8】基于FPGA實(shí)現(xiàn)SD NAND FLASH的SPI協(xié)議讀寫
校驗(yàn) 2Bytes
** 6 模塊代碼**
本代碼所實(shí)現(xiàn)的功能，是基于黑金AX301B，實(shí)現(xiàn)
發(fā)表于 06-21 17:58
ESP32-S2能否支持8位串行RGB？
看ESP32-S2手冊上寫的是支持8位串口RGB的。但是在編譯esp-idf master代碼時(shí)出錯(cuò)。
我有一片LCD是8位串行RGB接口（
發(fā)表于 06-17 06:17
多線程操作flash導(dǎo)致lld_adv.c 3023斷言失敗怎么解決？
: 0x00060b20A7: 0x00000001A8: 0x00000001A9: 0x3fcef9e4
A10: 0
發(fā)表于 06-11 06:12
昆侖萬維開源2千億稀疏大模型Skywork-MoE
近日，昆侖萬維公司宣布開源一款名為Skywork-MoE的稀疏大模型，該模型擁有高達(dá)2千億參數(shù)，不僅性能強(qiáng)勁，而且推理成本更低，為人工智能領(lǐng)域帶來了新的突破。
CYT2B7 SFlash被異常修改的原因？
最近遇到一例CYT2B75CAS芯片的SFlash被異常修改的案例；
芯片異常表現(xiàn)為上電無法啟動(dòng)，通過編譯器Attachto running targe模式連接到芯片，然后讀取芯片SFlash區(qū)數(shù)據(jù)
發(fā)表于 05-28 08:11
STM32G0B1無法操作FLASH,解鎖FLASH失敗的原因？
使用STM32G0B1寫內(nèi)部的Flash時(shí)出現(xiàn)問題，代碼：
#pragma arm section code = \"RAMCODE\"
uint32_t
發(fā)表于 04-02 07:45
8b10b編碼verilog實(shí)現(xiàn)
8b/10b編碼是一種用于減少數(shù)據(jù)線上的低效能時(shí)鐘信號(hào)傳輸?shù)募夹g(shù)，通過在數(shù)據(jù)流中插入特殊的控制字符，來同步數(shù)據(jù)和時(shí)鐘。在Verilog中實(shí)現(xiàn)8b/1
發(fā)表于 03-26 07:55
基于NVIDIA Megatron Core的MOE LLM實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練優(yōu)化
本文將分享阿里云人工智能平臺(tái) PAI 團(tuán)隊(duì)與 NVIDIA Megatron-Core 團(tuán)隊(duì)在 MoE (Mixture of Experts) 大語言模型（LLM）實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練優(yōu)化上的創(chuàng)新工作。
基于OpenCV DNN實(shí)現(xiàn)YOLOv8的模型部署與推理演示
基于OpenCV DNN實(shí)現(xiàn)YOLOv8推理的好處就是一套代碼就可以部署在Windows10系統(tǒng)、烏班圖系統(tǒng)、Jetson的Jetpack系
大模型系列：Flash Attention V2整體運(yùn)作流程
基于1.1中的思想，我們在V2中將原本的內(nèi)外循環(huán)置換了位置（示意圖就不畫了，基本可以對(duì)比V1示意圖想象出來）。我們直接來看V2的偽代碼（如果對(duì)以下偽代碼符號(hào)表示或解讀有疑惑的朋友，最好
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論