马斯克说到做到开源Grok-1，开源社区一片狂喜。

但基于Grok-1做改动or商用，都还有点难题：

Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。

Colossal-AI团队最新成果，解大家燃眉之急，提供方便易用的Python+PyTorch+HuggingFace Grok-1，能将推理时延加速近4倍！

现在，模型已在HuggingFace、ModelScope上发布。

HuggingFace下载链接：

https://huggingface.co/hpcai-tech/grok-1

ModelScope下载链接：

https://www.modelscope.cn/models/colossalai/grok-1-pytorch/summary

性能优化

结合Colossal-AI在AI大模型系统优化领域的丰富积累，已迅速支持对Grok-1的张量并行。

在单台8H800 80GB服务器上，推理性能相比JAX、HuggingFace的auto device map等方法，推理时延加速近4倍。

使用教程

下载安装Colossal-AI后，启动推理脚本即可。

./run_inference_fast.sh hpcaitech/grok-1

模型权重将会被自动下载和加载，推理结果也能保持对齐。如下图中Grok-1 greedy search的运行测试。

更多详情可参考grok-1使用例：

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/examples/language/grok-1

庞然大物Grok-1

此次开源，xAI发布了Grok-1的基本模型权重和网络架构。

具体来说是2023年10月预训练阶段的原始基础模型，没有针对任何特定应用（例如对话）进行微调。

结构上，Grok-1采用了混合专家（MoE）架构，包含8个专家，总参数量为314B（3140亿），处理Token时，其中的两个专家会被激活，激活参数量为86B。

单看这激活的参数量，就已经超过了密集模型Llama 2的70B，对于MoE架构来说，这样的参数量称之为庞然大物也毫不为过。

更多参数信息如下：

• 窗口长度为8192tokens，精度为bf16
• 
  
• Tokenizer vocab大小为131072（2^17），与GPT-4接近；
• 
  
• embedding大小为6144（48×128）；
• 
  
• Transformer层数为64，每层都有一个解码器层，包含多头注意力块和密集块；
• 
  
• key value大小为128；
• 
  
• 多头注意力块中，有48 个头用于查询，8 个用于KV，KV 大小为 128；
• 
  
• 密集块（密集前馈块）扩展因子为8，隐藏层大小为32768

在GitHub页面中，官方提示，由于模型规模较大（314B参数），需要有足够GPU和内存的机器才能运行Grok。

这里MoE层的实现效率并不高，选择这种实现方式是为了避免验证模型的正确性时需要自定义内核。

模型的权重文件则是以磁力链接的形式提供，文件大小接近300GB。

值得一提的是，Grok-1采用的是Apache 2.0 license，商用友好。

目前Grok-1在GitHub上的标星已达到43.9k Stars。

量子位了解，Colossal-AI将在近期进一步推出对Grok-1在并行加速、量化降低显存成本等优化，欢迎持续关注。

Colossal-AI开源地址：

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

本文来源于公众号凹非寺，作者明敏