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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     <title>小桂桂的回忆录 📒 #4297</title>

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     "text": "坏人进来给我最近的消息点了💩，但是 telegram 好像不能删掉一个指定的 reaction 表情，设置里禁用掉也不会影响以前的消息... 看来只能留在这里了 🥲\n\n有公开频道的大家注意去设置里把 reaction 过滤一下哦，以及记得多加几个管理员",
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     "text": "这是何等的巧合\n\n没有任何提前计划，在机场登机的时候遇到了三位群友坐同一班飞机 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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     "text": "回到加拿大的家发现家变成了盒盒... 整理起来还好麻烦 ;-;\n\n<span class=\"spoiler\"><span>一想到明年三月还要搬走就不想把所有东西都摆出来了...</span></span>",
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     "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 🌚",
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     "text": "鬼故事，2017 已经是七年前了",
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     "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 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>",
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     "text": "和聊聊去附近新开的模玩店买了一个镜音凛的粘土人 qwq 它的包装打开是不透明的铝反光小袋子，看起来是为了抽盲盒设计的，还好没有作为盲盒卖\n\n运气太差了不喜欢盲盒，记得几天前和 menci 和 syama 去观前喵咕屋买了プロセカ和孤独摇滚的盲盒胸针，结果孤独摇滚开出了没什么存在感的きくり，プロセカ开出了不那么能认出来的初音未来和 KAITO...\n(╯’ – ‘)╯︵ ┻━┻",
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     "text": "<a href=\"##ML\">#ML</a> 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<a href=\"https://bentoml.com/blog/benchmarking-llm-inference-backends\">测试结果</a>，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<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6107338590335799902.webp\">⭐️</i>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 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i>\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 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i> 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 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323582802050680516.webp\">🛌</i> 但是已经有人加了支持，开了一个 <a href=\"https://github.com/InternLM/lmdeploy/pull/2090\">+12120 -4990 的巨大 PR</a> 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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     "text": "今天七七在 AquaDX 群里说 AquaDX 的群头像看起来总感觉像是没加载出来的模糊图的样子，怎么办呢？正好昨天是国际猫猫日，让 DALLE 在里面填一些猫吧",
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