Big Data AI
16.8K subscribers
842 photos
100 videos
19 files
839 links
@haarrp - админ

Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям

@data_analysis_ml - анализ данных

@ai_machinelearning_big_data

@itchannels_telegram - важное для программиста

РКН: clck.ru/3Fmqxe
Download Telegram
Forwarded from Machinelearning
🌟 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8: FP8-версии Llama-3.1-405B-Instruct со статическим и динамическим методом квантования.

Компания Neural Magic представила две квантованные FP8-версии модели Meta's Llama 3.1 405B Instruct:

🟢Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8-dynamic
🟢Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8

Примененная оптимизация уменьшает количество бит на параметр с 16 до 8, сокращая требования к VRAM примерно на 50 %. FP8-модель может быть развернута помощью одного узла 8xH100 GPU.

Процесс квантования применялся исключительно к весам и активациям линейных операторов внутри блоков трансформеров. Использовалось симметричное поканальное квантование, которое включает линейное масштабирование по выходному измерению для отображения представлений FP8 квантованных весов и активаций.
Кроме того, активации квантованы динамически на основе каждого токена.
Для квантования использовалась библиотека оптимизации LLM Compressor с набором 512 последовательностей UltraChat.

Обе FP8 модели сохраняют архитектуру Meta-Llama-3.1 и могут быть запущены на бэкенде vLLM.

В бенчмарке OpenLLM версия FP8-dynamic получила средний балл 86,55. Это максимально близко к результату оригинальной модели - 86,63 (99,91%).

🟡Модель FP8-dynamic на HF
🟡Модель FP8 на HF


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Llama #FP8
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍51