Die folgenden Lösungen können für die Speicherverwaltung von 512K ultralangen Kontexten implementiert werden:
- Optimierung der Hardware-EbeneKonfigurieren Sie mindestens 4 NVIDIA H100-80G GPUs über die
tensor-parallel-size=4Ermöglicht das verteilte Laden des Grafikspeichers. Es wird empfohlen, die CPU-Offload-Funktion für Einzelkarten-Szenarien zu aktivieren. - Speicherkomprimierungstechnologie: Fügen Sie dem Aufruf der Transformatoren Folgendes hinzu
max_memoryParameter weist die Obergrenze des Speichers für jedes Gerät zu, in Verbindung mit demdevice_map="balanced"Automatischer Lastausgleich. - Chunking-StrategieFür Dokumente auf 1600-Seiten-Ebene wird das Modell verwendet, um segmentierte Zusammenfassungen zu erstellen (1 Segment pro 20 Seiten), und dann werden globale Analysen auf der Grundlage der Zusammenfassungen durchgeführt, wobei der Speicherverbrauch um 70% reduziert werden kann.
- Überwachungs- und SchutzmechanismusVoreinsatz mit
nvidia-smi -l 1Videospeicher in Echtzeit überwachen, einstellenmax_split_size_mb=512Verhindern Sie die Fragmentierung des Speichers.
Wenn ein OOM-Fehler auftritt, wird vorrangig versucht, diethinking_budgetWert, oder wechseln Sie zum8-bitQuantisierte Version (erfordert zusätzliche Installation der Bitsandbytes-Bibliothek).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-OSS: Open Source Large Language Models für Long Context Reasoning und vielseitige AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem des Speicherüberlaufs bei der Verarbeitung sehr langer Texte lösen?
