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8x7B MoE与Flash Attention 2结合,不到10行代码实现快速推理

深度学习自然语言处理 来源:机器之心 2024-01-04 16:18 次阅读
前段时间,Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区,其架构与 GPT-4 非常相似,很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。

我们都知道,OpenAI 团队一直对 GPT-4 的参数量和训练细节守口如瓶。Mistral 8x7B 的放出,无疑给广大开发者提供了一种「非常接近 GPT-4」的开源选项。

在基准测试中,Mistral 8x7B 的表现优于 Llama 2 70B,在大多数标准基准测试上与 GPT-3.5 不相上下,甚至略胜一筹。

5e8e9c7c-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png5e9b6678-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png▲图源 https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/

随着这项研究的出现,很多人表示:「闭源大模型已经走到了结局。」 5e9fa184-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

短短几周的时间,机器学习爱好者 Vaibhav (VB) Srivastav 表示:随着 AutoAWQ(支持 Mixtral、LLaVa 等模型的量化)最新版本的发布,现在用户可以将 Mixtral 8x7B Instruct 与 Flash Attention 2 结合使用,达到快速推理的目的,实现这一功能大约只需 24GB GPU VRAM、不到十行代码。 5ea3abda-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png▲图源 https://twitter.com/reach_vb/status/1741175347821883502

AutoAWQ地址:

https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ 操作过程是这样的: 首先是安装 AutoAWQ 以及 transformers

pipinstallautoawqgit+https://github.com/huggingface/transformers.git
第二步是初始化 tokenizer 和模型: 5eaa2c8a-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png  第三步是初始化 TextStreamer: 5eae1264-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png  第四步对输入进行 Token 化: 5eb31566-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png  第五步生成: 5eb7ddda-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png  当你配置好项目后,就可以与 Mixtral 进行对话,例如对于用户要求「如何做出最好的美式咖啡?通过简单的步骤完成」,Mixtral 会按照 1、2、3 等步骤进行回答。

5ec0113a-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

项目中使用的代码:

5ec86e84-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

Srivastav 表示上述实现也意味着用户可以使用 AWQ 运行所有的 Mixtral 微调,并使用 Flash Attention 2 来提升它们。 看到这项研究后,网友不禁表示:真的很酷。

5ecdb254-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png  5ed1689a-aa00-11ee-8b88-92fbcf53809c.png


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原文标题:8x7B MoE与Flash Attention 2结合,不到10行代码实现快速推理

文章出处:【微信号:zenRRan,微信公众号:深度学习自然语言处理】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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