量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中,GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比,该方法使用的VRAM几乎减少了3倍,同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
伴随着神经网络模型能力的增强,其本身的复杂度也在不断增加。这就造成模型的推理代价持续上升, 使得搜索系统的负载压力在不停增长。因此对模型进行可部署的压缩加速成为了不可或缺的技术需求。
Llama 2模型中最大也是最好的模型有700亿个参数。一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama 270b需要140 GB内存(700亿* 2字节)。
專 欄 ❈ hectorhua,Python中文社区专栏作者,研究生毕业,现居北京。目前在互联网企业,擅长领域python数据抓取,清洗整合。 博客地址:http://www.jianshu.com/u/514ecd998ba0❈—— 本文涉及的技术比较简单,抓取方面没有使用任何框架,因为只是临时性的任务,数据统计方面使用了Tableau,统计维度简单,比较容易上手。按数据抓取和数据分析两方面: 一、数据抓取 我抓取的数据源是某汽车门户网站口碑网页,内容广泛而详尽是这家网站的特点。通常描述或定位一款汽车
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库,比较每个对与查询需求的相似程度——这当
WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上,PaddleSlim 全新发布,对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习应用的开发者是一份重磅惊喜。
PaddleSlim 是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库:在普通的模型训练上,只需要两行 python 代码,构造一个 Compressor 对象,即可调用。PaddleSlim 实现了目前主流的网络量化、剪枝、蒸馏三种压缩策略,并可快速配置多种压缩策略组合使用。针对体积已经很小的 MobileNet 模型,在模型效果不损失的前提下实现 70% 以上的体积压缩。
找不到完整的学习路线?小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢,Python作为今年来特别受欢迎的编程语言,是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖,Python已经入驻小学生教材,将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了,作为程序员的我们,必须给自己增加一项技能,提高职场竞争力,掌握一定的Python技能。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件,而且只需要一条命令行就可以完成:演示如下: python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on
最近这两年互联网行业的行情很不好,找工作的人多了,可是工作岗位却变少了,找工作变得越来越难,很多人简历投了一大堆,可是却拿不到面试机会,其实除了大环境的问题,也有可能是因为简历写的不过关,本文我们就来介绍一下,如何使用ChatGPT帮我们优化自己的个人简历。
据wind资讯,摩根大通要求基金经理必须学python。对于传统的基金经理而言,还是蛮有挑战的事情。怎么看这件事及其影响呢?其他机构会跟进吗?
思考下面这个场景:两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常,捕捉到了抢劫行为,但劫匪戴着头套,没办法看到他们的脸。
python作为一门强大的脚本语言,优势自然不必说,目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是,当我们的模型较复杂,运算量较大的时候,python的短板就会出现,就是运算速度慢。
本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作,非常见整型位数的量化,来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案:llama.cpp 。
前几周斗哥分享了基线检查获取数据的脚本,但是在面对上百台的服务器,每台服务器上都跑一遍脚本那工作量可想而知,而且都是重复性的操作,于是斗哥思考能不能找到一种方法来实现自动下发脚本,批量执行,并且能取回执行的结果。对比参考学习某些开源的平台都有这么一个特点就是需要安装客户端(说白了就是类似后门木马的插件),客户端的兼容性适应问题不说,而且全部服务器都要装相应的客户端,明显超出斗哥预期的轻量级的实现自动化的初衷,但是办法总比困难多作为老板的省钱小能手身轻如燕的斗哥还真找到一个工具无需安装客户端就能实现自动化运维的工具。 话不多说,斗哥决定先给大家演示一下ansible如何实现基线检查脚本的自动下发,批量执行和结果取回,然后再进一步学习这款工具的安装和使用,以及后期的自动化思路。
最近我这个一直使用Python的人,开始尝试学习了一下Java,我的朋友跟我说,别像Python那样,开始就使用一个功能强大的IDE,Java语法更为复杂,可以先使用一个轻量化的编辑器,我开始准备使用notepad++,我朋友跟我推荐了EditPlus,我使用之后,就真香了,本文就给大家介绍一下EditPlus的安装和配置。
在做科研过程中,有没有遇到过需要批量计算的情况,每次计算的模型都相差不大,只对特定的参数进行更改。在批量计算时,很多时候做的是重复的操作,是否可以采用程序批量化进行建模、分析以及计算?
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
maybe 是一个个人财务操作系统,旨在帮助用户管理自己的财务。 它具有以下主要功能和核心优势:
今天,给大家简短带来一个量化面试中的小技巧。整理自WindQuant,后期公众号会推出一篇更详细的文章。
inp文件提交的方式有三种:1. Abaqus cmd窗口提交任务; 2. 采用Python脚本提交; 3. Abaqus 界面操作。 第1种
本人是非计算Python专业(天坑之一),大四开始学Python,一路过来摸爬滚打,现在在某行业头部企业做大数据分析,经常用到Python处理数据。
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱,必须同时具备两样能力: 研究:做出正确的能够获利的决策,也就是寻找Alpha的能力 交易:基于研究的结果和交易信号,执行相应的下单风控等操作,也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力: python基础编程,必须掌握,不仅仅是会语法,还有各种语言细节的坑(当然比C++少很多)。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本,工程简便性有提升了一大步,本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型,首先需要下载对应版本: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包: https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
这个工具的主要功能是一个统一的量化工具。通常,此方法支持任意Bit(>=2)来表示权重和激活值。在量化过程中,会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize操作自动插入到模型图中,以生成硬件友好的优化模型。然后,不同的量化算法可以调整FakeQuantize参数或删除一些操作以满足精度标准。最后这个伪量化模型可以在运行时被解释并将其转换为真正的低精度模型,从而获得真正的性能改善。
https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。
人工智能(AI)是近几年来最热的话题之一,不管是医疗界、互联网界、服务界,还是制造业、工业等等,不和AI挂个边都不好意思出来和人打招呼(比如咱们运维界也有AIOps)。
Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1,训练所用的 token 翻了一倍,已经达到了 2 万亿,对于使用大模型最重要的上下文长度限制,Llama 2 也翻了一倍。
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
作者:HelloGitHub-小鱼干 这周的 GitHub Trending 真是棒极了。小鱼干喜欢的科技博主又开源了他的硬件玩具,一个透明的小电视机,HG 的小伙伴看完项目,再买个电路板和分光棱镜
影像数据指的是栅格数据,影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
ABBA BABA 统计(也称为 D 统计)为偏离严格的分叉进化历史提供了简单而有力的检验。因此,它们经常用于使用基因组规模的 SNP 数据测试基因渗入。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者。 公司介绍 上海鸣熙资产管理有限公司成立于2014年(私募投资基金管理人登记证P1033450),是一家依靠数学与人工智能进行量化投资的对冲基金,是国内知名的专注于股票、期货和期权高频交易机构。核心团队成员来自于DE shaw、 Morgan Stanley、Google、微软、北清复交等海内外知名公司和高校。鸣熙资产
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公司介绍 浙江白鹭资产管理股份有限公司(简称:白鹭资管)是一家专注于二级市场、依靠数学和计算机科学进行量化投资与交易的对冲基金。我们致力于打造兼具全球视野和本土智慧的一流投资团队,成为全球顶尖的量化多策略对冲基金。公司于
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
最近几年 Python 被吹的神乎其神,很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下,让想学习 Python 的同学找对方向。
掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 (来自VNPY知乎官方公众号) https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
torch包包含多维张量的数据结构,并定义了多维张量的数学运算。此外,它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型,以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本,可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU,并且计算能力>= 3.0。
Python是一种计算机程序设计语言,又被称为胶水语言,可以用混合编译的方式使用c/c++/java等语言的库。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如在大学里感觉非常难学的C语言,进入社会非常流行的Java语言,以及适合初学者的Basic语言,非常适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种。
vn.py在大家使用和维护下不断地在更新,论坛里sargas分享了一个cmd脚本,可在不安装各个版本vn.py的前提下,切换使用任意版本。小编亲测可用,如有问题,欢迎在论坛反馈!
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
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