From 2f2dfe67a583b8598b57353e17a9598e3a4c6539 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: github-actions <41898282+github-actions[bot]@users.noreply.github.com> Date: Tue, 13 Aug 2024 18:13:28 +0000 Subject: [PATCH] [U] Update channel content --- exports/hykilp/atom.xml | 2 +- exports/hykilp/index.html | 2 +- exports/hykilp/posts.json | 46 +++++++++++++++++++-------------------- exports/hykilp/rss.xml | 2 +- 4 files changed, 26 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/exports/hykilp/atom.xml b/exports/hykilp/atom.xml index a671d649e..864aca70a 100644 --- a/exports/hykilp/atom.xml +++ b/exports/hykilp/atom.xml @@ -2,7 +2,7 @@ https://aza.moe/life 小桂桂的回忆录 📒 - 2024-08-13T16:10:35.057386+00:00 + 2024-08-13T18:13:24.990994+00:00 python-feedgen https://aza.moe/meru_256px.png diff --git a/exports/hykilp/index.html b/exports/hykilp/index.html index 10a8fcf34..02686ea6d 100644 --- a/exports/hykilp/index.html +++ b/exports/hykilp/index.html @@ -27,7 +27,7 @@ diff --git a/exports/hykilp/posts.json b/exports/hykilp/posts.json index 9b761109a..4a2bf0c7f 100644 --- a/exports/hykilp/posts.json +++ b/exports/hykilp/posts.json @@ -58466,7 +58466,7 @@ "id": 4281, "date": "2024-08-05T03:55:00", "text": "debug 了半天为什么 arch 输出没有声音,看了文档还问了群友...\n\n然后发现只是声音太小了 🌚", - "views": 109, + "views": 110, "forwards": 0, "images": [ { @@ -58485,7 +58485,7 @@ "id": 4282, "date": "2024-08-06T04:28:46", "text": "鬼故事,2017 已经是七年前了", - "views": 100, + "views": 101, "forwards": 0, "images": [ { @@ -58504,7 +58504,7 @@ "id": 4283, "date": "2024-08-06T08:53:55", "text": "升级计算服务器之前硬件是瓶颈,升级之后发现自己变成了瓶颈... 想睡觉之前挂一个计算任务跑着,发现写这个任务需要的时间比计算需要的时间长,可是我又不想让计算闲时浪费,结果就是自己要被累死了 🛌", - "views": 92, + "views": 93, "forwards": 1 }, { @@ -58651,7 +58651,7 @@ "id": 4295, "date": "2024-08-09T03:18:49", "text": "#ML 今天把 Sekai LLM 的大模型部署到新的 V100 服务器上了!\n\n为了最大化部署效率试了很多不同的框架,首先看到了别人的测试结果,大概是 LMDeploy 效率最高,其次是 MLC,再其次是 vLLM。所以我首先试了 LMDeploy,然后遇到了一堆问题...\n\n首先试了 vLLM 因为它是星星⭐️最多的,但是发现它会提示内存不够,即使在 24GB 的 4090 上加载 4bit 量化过的模型都提示内存不够(量化过之后用一般的 HF Transformers 加载只需要 8GB 多一点的显存)可能 vLLM 在尝试把 Qwen2 的 128K 上下文全都预留出来吧,那肯定是不够的。试了各种解决方案都跑不起来就放弃了 🛌\n\n把训练好的 7B LoRA 模型文件挪到新机器上之后跑 LMD 发现 16GB 显存不够,确实不够,那试试两个显卡一起吧,然后直接 segfault 崩溃了 那用 AWQ 量化到 4bit 之后总可以了吧?发现输出是乱码,去 issue 里面查才发现最新版本的 LMD 还不支持 V100 AWQ 🛌 但是已经有人加了支持,开了一个 +12120 -4990 的巨大 PR 还没有合进去,那试试吧?发现用这个 PR 的话 AWQ 可以跑了但是很慢,而且多卡还是会崩溃... 算了算了换别的试试吧\n\n最后试了 MLC,从量化到运行没有遇到任何问题,多显卡推理也是加一个参数没有调其他的就成功了,每个请求 0.43 秒的性能也相当不错。不过发现多加一张 V100 在没有批量的情况下跑张量并行只能提升 13% 的性能,基本上就只能作为一张显存更大的 V100 用... 还是对 Sxm2 的带宽好失望,不过也很够用啦", - 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"views": 33, + "views": 34, "forwards": 0, "media_group_id": 13788218452876189, "images": [ diff --git a/exports/hykilp/rss.xml b/exports/hykilp/rss.xml index 9e687dd3e..18869a629 100644 --- a/exports/hykilp/rss.xml +++ b/exports/hykilp/rss.xml @@ -12,7 +12,7 @@ https://aza.moe/life zh-cn - Tue, 13 Aug 2024 16:10:35 +0000 + Tue, 13 Aug 2024 18:13:24 +0000 小桂桂的回忆录 📒 #4323 https://aza.moe/life?post=4323