Programm für den leichten Einsatz
Für Hardware-Umgebungen der Verbraucherklasse kann eine Portfolio-Optimierungsstrategie verwendet werden:
- Präzise Zuweisung von Ressourcen: Legen Sie das Vram/Dram-Limit in der config.yaml fest (z. B. 24 GB VRAM + 150 GB DRAM), und das System führt automatisch Speicherauslagerungen und rechnerische Entlastung durch.
- CPU-GPU-SynergieWenn Sparse Attention aktiviert ist, weist das Framework auf intelligente Weise einen Teil der Berechnungen der CPU-Ausführung zu und reduziert so den Spitzen-Speicherverbrauch.
- Schichtweiser BelastungsmechanismusOn-demand Laden von Modellparametern über model.init(partial_load=True), Unterstützung für Modelle, die größer als der physische Speicher sind
Empfohlene Konfiguration: 1) Windows muss GPU Shared Memory aktivieren; 2) Linux empfiehlt die Einstellung swappiness=10; 3) Mac-Plattformen geben der Verwendung von MPS-Backend den Vorrang
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKTransformers: Leistungsstarke Engine für die Inferenz großer Modelle: Extreme Beschleunigung, flexible BefähigungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man effiziente lokale Inferenz für große Modelle in unspezialisierten Hardware-Umgebungen?
