Praktische Lösungen für das Problem des unzureichenden Speichers
Unzureichender Arbeitsspeicher ist ein häufiges Problem bei der lokalen Ausführung großer Sprachmodelle wie Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507. Im Folgenden finden Sie eine Reihe von effektiven Lösungen:
- Quantisierte Version mit FP8Das Modell bietet eine FP8-Version (~220,20 GB), die den Speicherbedarf um fast 50% im Vergleich zur BF16-Version (437,91 GB) reduziert und nur ~30 GB Speicher benötigt
- Anpassen der KontextlängeDer Standardkontext von 256K verbraucht sehr viel Speicher, der auf 32768 Token reduziert werden kann, um den Speicherverbrauch erheblich zu verringern.
- Verwendung eines effizienten ArgumentationsrahmensvLLM (≥0.8.5) oder sglang (≥0.4.6.post1) werden empfohlen, da sie die Speicherverwaltung und die Effizienz der Inferenz optimieren.
- Multi-GPU-ParallelitätVerteilen Sie das Modell auf mehrere GPUs mit dem Parameter tensor-parallel-size
- CPU-Offloading-TechnologieEinige Berechnungen können mit Hilfe von Frameworks wie llama.cpp in den Systemspeicher verlagert werden.
In der Praxis empfiehlt es sich, zunächst die folgenden Befehle auszuprobieren, um den Speicherbedarf zu verringern:
python -m sglang.launch_server -model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 -tp 8 -context-length 32768
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Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des fehlenden Speichers lösen, wenn das Modell Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 lokal ausgeführt wird?
