Modelloptimierungsverfahren für Umgebungen mit begrenztem Grafikspeicher
Für die Begrenzung des Videospeichers auf 24 GB wird die folgende Kombination von Optionen empfohlen:
- Quantitative Belastung: Verwendung
torch_dtype=torch.float16vielleichtload_in_8bit=TrueParameter zur Reduzierung der Speichernutzung - Slicing-Strategie: Einstellungen
device_map="balanced"Automatische Zuweisung von GPU/CPU-Ressourcen oder manuelle Zuweisungmax_memory={0:"24GiB"} - KV-Cache-Optimierung: Freigeben
use_cache=Trueund Begrenzungmax_length=32000Gleichgewicht zwischen Leistung und Speicher - alternativVerwendung der vLLM-Inferenzmaschine (
pip install vllm) implementiert PagedAttention, wodurch der maximale Videospeicher um 30% reduziert wird
Messdaten zeigen, dass 24 GB Speicher bei Verwendung einer Kombination aus 4-Bit-Quantisierung und KV-Cache stabil 40.000 Kontexte verarbeiten können. Wenn Sie immer noch OOM-Fehler feststellen, versuchen Sieno_split_module_classes=["GPTBlock"]Parameter zur Optimierung des Modell-Binnings.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepCoder-14B-Preview: ein Open-Source-Modell, das sich bei der Codegenerierung auszeichnetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man DeepCoder-14B effizient auf einer GPU mit 24 GB Videospeicher ausführen und einen Videospeicherüberlauf vermeiden?
