ViT篇外：NVIDIA Llama-3.1-Minitron 4B

已于 2024-08-19 20:51:46 修改
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分类专栏： 具身智能 文章标签： llama 人工智能 深度学习
于 2024-08-19 20:47:54 首次发布
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用Transformers库运行Llama-3.1-Minitron-4B
Lynlane的博客
09-02 2553
Llama-3.1-Minitron 4B 是基于Llama-3.1 8B模型，通过结构化权重剪枝和知识提炼技术优化而成的紧凑型语言模型。
ViT：4 Pruning
鲁班模锤
06-23 1313
​ 视觉转换器（ViT）架构已经广受欢迎，并广泛用于计算机视觉应用。然而，随着 ViT 模型规模的扩大，可训练参数直线上升，从而影响了部署和性能。因此如何进行有效的优化成为热点领域，各种的研究方向层出不穷。下图左一为基本的ViT块，左二到左五代表着紧凑架构优化法、剪枝优化法、知识蒸馏法和量化优化法。橙色虚线的部分代表每个领域重点优化的组件。
免费打造个人专属的高颜值本地大模型AI助手，无限量使用 Ollama+LobeChat开源工具，在本地运行AI大模型，安全的和AI对话。
tigerhhzz的博客
04-16 5495
Lobe Chat：现代化设计的开源 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架，支持语音合成、多模态、可扩展的（function call）插件系统，一键免费拥有你自己的 ChatGPT/Gemini/Claude/Ollama 应用。如果是跑4b，7b等小模型，普通电脑就可以了，如果要跑32b比较大的，最好是有GPU，还要显存比较大。硬盘没啥要求，比如4b的模型，才2.3GB而已，30b的也就30GB左右，完全不用担心磁盘.70b模型:64GB内存，32也能跑，太卡。13b模型: 32GB内存。
最新剪枝方法｜CNN与ViT模型都适用！（已开源）
CV_Autobot的博客
03-24 3830
作者| 小书童 编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！结构化剪枝通过从神经网络中删除结构分组的参数来实现模型加速。然而，参数分组模式在不同的模型中差异很大，使得依赖于手动设计的分组方案的特定于体系结构的剪枝器无法推广到新的体系结构...
大模型算法(一)：从Transformer到ViT再到LLaMA
qq_45983373的博客
05-15 1833
从transformer到LLM的变化以及当下LLM的一些相关技术
FrameQuant: Flexible Low-Bit Quantization for Transformers阅读
m0_56243424的博客
10-09 983
Transformers是许多视觉和自然语言处理任务中强大基础模型的核心。但它们的计算和内存/存储需求很大，因此运行这些模型成本高昂，经常需要高端硬件。为了解决这个问题，训练后量化（Post-Training Quantization）试图修改预训练模型，并将其量化到八位或更低，显著提高计算/内存/延迟效率。这类模型在量化到四位时已有成功，但会有一些性能损失。本文提出了一种简单的方法，将基于Transformer的模型量化到仅两位（加上一些开销），且准确性只略有下降。
CAS-ViT实战：使用CAS-ViT实现图像分类任务
08-22
CAS-ViT（Convolutional Additive Self-attention Vision Transformer）通过一系列创新，成功实现了计算与效率的平衡。其核心在于提出了一种新颖的加性相似度函数和卷积加性标记混合器（Convolutional Additive ...
google-vit-base-patch16-224.rar
03-03
Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发，用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中，图像被分割成一系列固定大小的块（或“patches”），...
Llama 3.1 技术研究报告-6
余生的博客
09-30 902
我们研究了两种主要技术，以使 Llama 3 405B 模型的推理⾼效：(1) 流⽔线并⾏和 (2) FP8 量化。我们已经公开发布了我们的 FP8 量化实现。当使⽤ BF16 数字表⽰模型参数时，Llama 3 405B 不适合在装有 8 个 Nvidia H100 GPU 的单台机器的 GPU 内存中。为了解决这个问题，我们使⽤ BF16 精度在两台机器上的 16 个 GPU 上并⾏化模型推理。在每台机器内，⾼ NVLink 带宽使得可以使⽤张量并⾏（Shoeybi 等⼈，2019）。然⽽，跨节点的连接
算法部署-使用TensorRT部署OWL-ViT算法-可以实时推理-优质算法部署项目实战.zip
10-20
TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能推理软件开发包，专门针对深度学习推理进行优化，能够大幅提高GPU的计算效率。OWL-ViT算法是一种基于Transformer的视觉变换器，它在图像理解和识别任务中表现出了卓越的性能。将OWL...
MedVisionLLaMA开源 | 将预训练基座模型集成到传统ViT可以显著提高准确性和稳健性
m0_59235699的博客
10-16 883
医学影像（包括MRI、X光和显微镜）在医疗保健中至关重要，因为它为诊断疾病和制定治疗方案提供了关键的视觉数据。然而，解释这些影像是一项具有很大挑战性的任务，需要大量专业知识。扫描图像中的低分辨率和高噪声可能导致误诊，从而导致不正确或延迟的治疗，这对患者健康产生负面影响。近年来，深度学习取得了重要进展，尤其是在CNNs和ViTs方面，这显示了在改善医学图像分析准确性的潜力。尽管它们具有承诺，但在生物医学成像领域，ViTs面临着巨大的挑战。
服务大型语言模型 (LLM) 需要多少 GPU 内存？
ms44的专栏
08-28 747
在几乎所有的 LLM 面试中，都会出现一个问题：“服务大型语言模型 (LLM) 需要多少 GPU 内存？这不仅仅是一个随机问题——它是衡量您对这些强大模型在生产中的部署和可扩展性的理解程度的关键指标。在使用 GPT、LLaMA 或任何其他 LLM 等模型时，了解如何估算所需的 GPU 内存至关重要。无论您处理的是 7B 参数模型还是更大的模型，正确调整硬件大小以服务这些模型都至关重要。让我们深入研究数学知识，以帮助您估算有效部署这些模型所需的 GPU 内存。
英伟达开源新大模型：训练数据减少40倍，算力节省1.8倍
2401_85325726的博客
08-16 729
全球AI领导者英伟达（Nvidia）开源了最新大模型Nemotron-4-Minitron-4B和Nemotron-4-Minitron-8B。据悉这两个模型是基于Meta开源的Llama-3.1 8B，但英伟达使用了两种高效的训练方法结构化剪枝和知识蒸馏。相比从头训练，每个额外模型所需的训练token数据更少，仅需大约1000亿token，最多减少40倍，算力成本可节省1.8倍。
树莓派llama.cpp部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
最新发布
caoyongsheng的博客
04-06 214
这里要求大家准备一个树莓派，这里我使用的是树莓派5，当然，也建议大家使用树莓派5。因为树莓派本质属于国外的嵌入式开发板，所以可能一些软件源我们拉取比较慢甚至无法拉取，那么现在我们就来换一些树莓派的下载源。树莓派的性能太低了，我们需要对模型进行量化才能使用，所以现在的方案是，在windows上将模型格式和量化处理好，然后再将模型文件传输到树莓派上。在前面我们已经部署好了llama.cpp，现在我们就使用llama.cpp来运行GGUF格式的模型了，至于什么是GGUF格式的模型以及如何对模型进行量化。
NLP高频面试题（三十）——LLama系列模型介绍，包括LLama LLama2和LLama3
WeLearnNLP
04-01 572
本文深入介绍Meta推出的LLama系列模型，包括LLama、LLama2和LLama3，探讨了它们的技术创新、应用场景以及对大语言模型发展的重要推动作用。通过系统地回顾各代模型的进化过程，分析其核心特性与技术亮点，为读者提供全面且深入的理解。
LLaMA-Factory学习（1）简介及安装步骤
jndingxin的专栏
04-02 481
LLaMA-Factory 是一个开源的 全栈大模型微调框架，支持从预训练到指令微调（SFT）、强化学习（RLHF）等全流程训练。支持多种模型：Llama、LLaMA-3、Mistral、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等。灵活的微调方法：全参数微调（Full）、冻结微调（Freeze）、LoRA、QLoRA 等。低资源训练：通过量化（INT4/INT8）和高效算法（如 GaLore、Unsloth）降低显存占用。
手动实现一个迷你Llama：手动实现Llama模型
2302_80236633的博客
04-03 1425
Llama 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，它通过自注意力机制能够有效地捕捉序列中的长距离依赖关系。为了更好地理解和实现这个模型，我们先从一些基础的代码和概念入手。在开始之前，我们需要导入一些必要的 Python 库。这些库将帮助我们完成模型的构建和训练。 这些库涵盖了数学运算、数据结构定义、类型提示以及 PyTorch 框架的相关功能，为后续的模型实现提供了强大的支持。接下来，我们来定义一个参数类 ，用于存储 Transformer 模型的各种超参数。这些超参数将决定模型的结构和行为。 Transf
LLAMAFACTORY：一键优化大型语言模型微调的利器
人工智能前沿分享
04-02 836
模型适配到特定的下游任务，通常需要进行微调（fine-tuning），这一过程往往需要大量的计算资源。为了解决这一问题，来自北京航空航天大学和北京大学的研究人员共同开发了LLAMAFACTORY，这是一个统一的框架，集成了多种前沿的高效训练方法，使得用户可以灵活地自定义100多种大型语言模型的微调过程，而无需编写代码。
LLaMA-Factory大模型微调全流程指南
黎明鱼儿
04-03 757
该文档为LLaMA-Factory大模型微调提供了完整的技术指导，涵盖了从环境搭建到模型训练、推理和合并模型的全流程，适用于需要进行大模型预训练和微调的技术人员。
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