显存管理全流程解决方案
针对OOM问题需系统性排查：
| Punkt | Verschreibung |
|---|---|
| 模型加载时 | erhöhen.--reserve-gpu-mem 4GB保留缓冲空间 |
| 推理过程中 | aufstellenmax_seq_len=2048限制上下文窗口 |
| 长期运行 | .--enable-mem-pool内存池技术 |
关键诊断步骤：
- ausnutzen
nvidia-smi -l 1监控显存波动规律 - 在SGLang启动时添加
--verbose参数输出详细内存分配日志 - 对4K以上长文本建议启用FlashAttention的稀疏注意力模式
进阶方案可考虑采用TensorRT-LLM进行模型重编译，可获得额外20%显存优化。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决Grok-2本地部署时的显存溢出(OOM)问题？
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