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kennylam777V2EX 第 90581 号会员，加入于 2015-01-08 01:22:38 +08:00 |
kennylam777 最近回复了
14 天前 回复了 fid 创建的主题 › Local LLM › 8x4090 离线部署 Qwen2.5 求助 |
順帶一提, 我用單張 4090 已經能跑 Qwen2.5 72B 的 ExLlamav2 量化轉換程式(convert), 4/5/6bits 等等模型檔在本地隨便生成, Huggingface 上也有很多已經量化好的 exl2 模型
14 天前 回复了 fid 创建的主题 › Local LLM › 8x4090 离线部署 Qwen2.5 求助 |
單機的話直接用 ExLlama2 呀, 量化有 2/3/4/5/6/8 bit, 簡單支援多卡, 自動或手動調整 VRAM 分配, 測試時用 text-generation-webui, 生產環境用 TabbyAPI 即可有 OpenAI compatible API, Concurrent inference with asyncio 能同時處理多個請求增加吞吐量。
我就在用單機配兩張 3090 跑 Qwen2.5 32B 8bit 量化, 32K context window 全開也足夠了, 8 張 4090 應該能直接跑 72B 不量化吧, 但 PCIe 頻寬會有問題。
我就在用單機配兩張 3090 跑 Qwen2.5 32B 8bit 量化, 32K context window 全開也足夠了, 8 張 4090 應該能直接跑 72B 不量化吧, 但 PCIe 頻寬會有問題。
26 天前 回复了 Legman 创建的主题 › Kubernetes › k8s 集群节点使用什么 Linux 发行版 |
我是在用 kubernetes-sigs 的 kubespray, 但因為有 GPU 節點, 所以都在用 Ubuntu, nVidia 的支援是第一考量
26 天前 回复了 eephee 创建的主题 › Kubernetes › 请教一个在 k8s 里面使用 nginx 代理 headless service 的问题 |
@ser3w 3 個 service 的方法就是我說過的 1, 但問題還是 2 的 load balancing 。
其實我自己有這種 hash 指定 backend 場景, 解決方法也很簡單, 沒有用多個 service 這麼麻煩, Istio 會參考 service 的配置但不觸及 ClusterIP, 這個我研究過。
直接上 Istio, EnvoyFilter 用 lua 加一個"x-hash-key"的 HTTP header, 然後在 DestinationRule.spec.trafficPolicy.loadBalancer.consistentHash.httpHeaderName 設成"x-hash-key"就好
ChatGPT 就能給出代碼細節。
其實我自己有這種 hash 指定 backend 場景, 解決方法也很簡單, 沒有用多個 service 這麼麻煩, Istio 會參考 service 的配置但不觸及 ClusterIP, 這個我研究過。
直接上 Istio, EnvoyFilter 用 lua 加一個"x-hash-key"的 HTTP header, 然後在 DestinationRule.spec.trafficPolicy.loadBalancer.consistentHash.httpHeaderName 設成"x-hash-key"就好
ChatGPT 就能給出代碼細節。
26 天前 回复了 eephee 创建的主题 › Kubernetes › 请教一个在 k8s 里面使用 nginx 代理 headless service 的问题 |
反正都 hardcode 的 nginx config, 即是 3 個副本是固定數量的。
1 的 504 問題很簡單, 三個副本獨立各自有 ClusterIP 的 service 即可解決問題, ClusterIP 是固定 IP 不會跟隨 Pod IP 變動。
2 的 hash 問題, 我是用 Istio 解決的, Istio 有自己的 resolving 機制不跟隨 k8s services 做法, 它會自行更新 Pod IP 比較有彈性。
1 的 504 問題很簡單, 三個副本獨立各自有 ClusterIP 的 service 即可解決問題, ClusterIP 是固定 IP 不會跟隨 Pod IP 變動。
2 的 hash 問題, 我是用 Istio 解決的, Istio 有自己的 resolving 機制不跟隨 k8s services 做法, 它會自行更新 Pod IP 比較有彈性。
32 天前 回复了 ShadowPower 创建的主题 › Local LLM › 体验了 Qwen2.5 Coder 32B 之后，我觉得本地 LLM 能用了 |
@yanyuechuixue 不同量化方案各有千秋, 主要分別是硬件支援, 表現也各有不同。
例如 exl2 是我用過最快的方案, 而且量化選擇比較多. 4bit 以外還有 5/5.5/6bit 等等, 對我來說比較容易選一個剛好塞進 4090 的配搭。問題是, 快是很快, 但只限 CUDA only 及 RTX30x0 以上的 GPU, 而且支援軟件不足, 也不能配 PEFT, 所以只能用來跑推理。
GPTQ 是只有 4bit 和 8bit 兩個選擇, VRAM 利用率不及 exl2, 速度也慢, 但 GPTQ 的好處是支援軟件比較多, 而且能直接用 PEFT 做 LoRA 微調。
GGUF 沒用過, 但我知道 Apple Silicon 的用家都是靠它的量化。
其實還有 bitsandbytes 的量化, 直接載入原 model 時的 4bit/8bit 量化, 推理效果不及 exl2/GPTQ/GGUF 好, 但要跑 qLoRA 微調的話, bitsandbytes 還是最通用的方案。
例如 exl2 是我用過最快的方案, 而且量化選擇比較多. 4bit 以外還有 5/5.5/6bit 等等, 對我來說比較容易選一個剛好塞進 4090 的配搭。問題是, 快是很快, 但只限 CUDA only 及 RTX30x0 以上的 GPU, 而且支援軟件不足, 也不能配 PEFT, 所以只能用來跑推理。
GPTQ 是只有 4bit 和 8bit 兩個選擇, VRAM 利用率不及 exl2, 速度也慢, 但 GPTQ 的好處是支援軟件比較多, 而且能直接用 PEFT 做 LoRA 微調。
GGUF 沒用過, 但我知道 Apple Silicon 的用家都是靠它的量化。
其實還有 bitsandbytes 的量化, 直接載入原 model 時的 4bit/8bit 量化, 推理效果不及 exl2/GPTQ/GGUF 好, 但要跑 qLoRA 微調的話, bitsandbytes 還是最通用的方案。
34 天前 回复了 ShadowPower 创建的主题 › Local LLM › 体验了 Qwen2.5 Coder 32B 之后，我觉得本地 LLM 能用了 |
@yanyuechuixue 你是問 exl2 的量化吧? 我用這個, bartowski 家的 exl2 量化很多。
https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-exl2
這種 model 應該大家都用的 Instruct 版, Base model 沒 SFT 過應該不好用。
@glcolof 我在 Windows 跑 4.25b 量化, 20K 是沒問題的, 節省其他開銷的話可能 30K 也行, 但我也沒調過 YARN 就是了。
https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-exl2
這種 model 應該大家都用的 Instruct 版, Base model 沒 SFT 過應該不好用。
@glcolof 我在 Windows 跑 4.25b 量化, 20K 是沒問題的, 節省其他開銷的話可能 30K 也行, 但我也沒調過 YARN 就是了。
34 天前 回复了 ShadowPower 创建的主题 › Local LLM › 体验了 Qwen2.5 Coder 32B 之后，我觉得本地 LLM 能用了 |
@sampeng 有道理, 即使工作上要 deploy LLM 也應該優先選擇 ChatGPT/Claude API 按量付費。
但對於本來就有 4090 和 3090 用來玩遊戲的我, Local AI 就是用來榨出現有硬件價值的玩法。
我相信 Apple Silicon 的玩法也是一樣的, 本來就會買一台機來用, 看到免費的 LLM 拿來用起碼不必多訂閱一個服務。
但對於本來就有 4090 和 3090 用來玩遊戲的我, Local AI 就是用來榨出現有硬件價值的玩法。
我相信 Apple Silicon 的玩法也是一樣的, 本來就會買一台機來用, 看到免費的 LLM 拿來用起碼不必多訂閱一個服務。
34 天前 回复了 ShadowPower 创建的主题 › Local LLM › 体验了 Qwen2.5 Coder 32B 之后，我觉得本地 LLM 能用了 |
@SoulSleep 你這種 use case 是 Ops 選錯方案啦, 租用雲 GPU 不是都為了 fine-tuning 嗎? 用完趕快關掉的那種, 6K 月費夠你買私有硬件了吧。當初沒調研過用量嗎?
34 天前 回复了 ShadowPower 创建的主题 › Local LLM › 体验了 Qwen2.5 Coder 32B 之后，我觉得本地 LLM 能用了 |
@m1nm13 nat1 這種沒標準化過的 jargon 也太欺負 LLM 了吧? Local AI 應該用在 code review 一類 RAG 的用途會比較好。
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