马斯克开源大模型Grok-1,手把手教你如何使用

马斯克一直在指责OpenAI没有开源,终于开源自家的大模型Grok-1,也把压力给到了OpenAI

GitHub链接:github.com/xai-org/gro...





居然短短一天就有29k的star

Grok-1的模型参数:

•Parameters: 314B

•Architecture: Mixture of 8 Experts (MoE)

•Experts Utilization: 2 experts used per token

•Layers: 64

•Attention Heads: 48 for queries, 8 for keys/values

•Embedding Size: 6,144

•Tokenization: SentencePiece tokenizer with 131,072 tokens

•Additional Features: Rotary embeddings (RoPE)

•Supports activation sharding and 8-bit quantization

•Maximum Sequence Length (context): 8,192 tokens

第一步:下载模型权重

用户需要确保先下载 checkpoint,并将 ckpt-0 目录放置在 checkpoint 中。

模型权重约为 296.38 GB,如下图,要注意自己磁盘的容量







有下面两种下载方法

1.可以使用 torrent 客户端和此磁力链接下载权重

perl 复制代码
magnet:?xt=urn:btih:5f96d43576e3d386c9ba65b883210a393b68210e&tr=https%3A%2F%2Facademictorrents.com%2Fannounce.php&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce
  1. 直接使用HuggingFace

链接 huggingface.co/xai-org/gro...

HuggingFace上面有很多预训练模型(如GPT,BERT),也有很多数据集,十分强大 ,推荐大家使用

执行下面的代码

bash 复制代码
git clone https://github.com/xai-org/grok-1.git && cd grok-1pip install huggingface_hub[hf_transfer]huggingface-cli download xai-org/grok-1 --repo-type model --include ckpt-0/* --local-dir checkpoints --local-dir-use-symlinks False

第二步:运行大模型

安装依赖环境,执行代码

复制代码
pip install -r requirements.txt

requirements.txt的文件内容:

ini 复制代码
dm_haiku==0.0.12
jax[cuda12_pip]==0.4.25 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
numpy==1.26.4
sentencepiece==0.2.0

然后执行代码

arduino 复制代码
python run.py

注意:硬件要求多大呢?

由于模型规模较大(314B参数),需要有足够GPU、内存的机器才能使用示例代码测试模型。

那具体需要多大呢?

这个也是提的比较多的问题,有人给出了回复,但暂时未确认

由于由于the mesh shape assertion(1, 8),因此需要 8 个 GPU。要以本机大小运行,您可能需要 8x80GB GPU (A100 80GB / H100GB)。







详见issue:github.com/xai-org/gro...

容易出现的问题

大家遇到比较多的是下载问题,比如种子无法下载







还有硬件资源的问题,毕竟需要的gpu和内存太高了,对于个人来说成本太高了,个人没法玩了啊



相关推荐
高工智能汽车4 分钟前
东土科技李平:神经系统是机器人灵魂的载体
人工智能
天远Date Lab8 分钟前
零信任架构实战:基于天远行驶证核查构建自动化车队准入网关
运维·人工智能·架构·自动化
wujian831112 分钟前
AI手机版怎么直接生成word?用“AI 导出鸭”把碎片时间变成专业文档
人工智能·ai·chatgpt·智能手机·word·ai导出鸭
小酒星小杜20 分钟前
不会画画,也能把故事做成漫画吗?先做这场测试
人工智能·产品·全栈
二进制_博客25 分钟前
rag面试题之多轮对话时的上下文依赖检索设计
人工智能·机器学习
名不经传的养虾人32 分钟前
从0到1:企业级AI项目迭代日记 Vol.90|Agent变快了,Judge定下来了
大数据·数据库·人工智能·ai编程·企业ai
benchmark_cc40 分钟前
批量获取量化数据时,如何设置合理的超时和重试机制?——QuantDash 高性能实战指南
开发语言·人工智能·python·pandas·量化·quantdash
Geek-Chow43 分钟前
06 训练管线:数据如何变成权重
人工智能·算法
树欲静而风不止861 小时前
AI赋能研发管理:全星APQP系统打通质量闭环,让高端制造项目管控更聪明
人工智能·制造
%471 小时前
DAY 38
人工智能·pytorch·深度学习