本文介绍了Baichuan2模型的三种部署方式:HuggingFace原生方式、vLLM框架和Triton Inference Server。同时介绍了加载量化和非量化模型的方法,并对BFloat16数据格式下的推理性能进行了比较。
自2022年底以来,生成式人工智能(GenAI)技术成为最具创新力的技术之一,Meta的LLaMA和国内的中文开源模型Baichuan、Qwen、ChatGLM等在短时间内涌现。本文介绍了如何利用Amazon SageMaker微调和部署Baichuan2模型,包括准备工作、模型微调和SageMaker Training Job相关代码。文章还提供了微调性能对比和系列博客链接。
MOSS是复旦大学邱锡鹏团队开源的对话语言模型,参数量为160亿,包括基座模型、微调模型和插件增强模型。MOSS还有量化版本,占用显存较少。baichuan-7B是百川智能开发的开源预训练语言模型,基于Transformer结构,训练数据量为1.2万亿,上下文窗口长度为4096。baichuan-7B在分词和数据集方面进行了优化,采用了多种方法提升模型效果和训练吞吐。
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