有限硬件环境下的变通方案
针对Grok-2官方推荐的8×40GB GPU要求，可通过以下方案进行硬件适配：
- 量化降级方案：尝试采用fp16vielleichtint8量化替代fp8（需修改SGLang启动参数
--quantization），但会损失约15-30%的模型精度 - 模型切分技术：运用管道并行（Pipeline Parallelism）将模型分阶段加载到GPU，可将显存需求降低50%
- CPU卸载策略: durchHugging Face Accelerate(in Form eines Nominalausdrucks)
device_map功能，将部分模型层卸载到系统内存
注意：上述方案需在SGLang配置文件中调整max_total_token_num等参数控制内存占用，建议首次尝试时使用--tp 4降低张量并行度。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在有限硬件资源下实现Grok-2模型的高效部署？
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