有限显存环境下的模型优化方案
针对24GB显存限制,推荐采用以下组合方案:
- Quantitative Belastung: Verwendung
torch_dtype=torch.float16
vielleichtload_in_8bit=True
参数减少显存占用 - 分片策略: Einstellungen
device_map="balanced"
自动分配GPU/CPU资源,或手动指定max_memory={0:"24GiB"}
- KV缓存优化: Freigeben
use_cache=True
并限制max_length=32000
平衡性能与显存 - alternativ:使用vLLM推理引擎(
pip install vllm
)实现PagedAttention,可降低显存峰值30%
实测数据显示,组合采用4bit量化+KV缓存时,24GB显存可稳定处理40K上下文。若仍遇OOM错误,可尝试no_split_module_classes=["GPTBlock"]
参数来优化模型分片。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepCoder-14B-Preview: ein Open-Source-Modell, das sich bei der Codegenerierung auszeichnetDie