Workarounds in einer begrenzten Hardware-Umgebung
Für die offiziell empfohlenen 8×40 GB GPU-Anforderungen von Grok-2 ist eine Hardware-Anpassung nach folgendem Schema möglich:
- Programm zur quantitativen Degradierung: versuchen zu übernehmenfp16vielleichtint8Quantitative Alternative zu fp8 (erfordert Änderung der SGLang-Startparameter)
--quantization), verliert aber etwa 15-301 TP3T an Modellgenauigkeit - Techniken des Modellschneidens: AnmeldungPipeline-Parallelität(Pipeline-Parallelismus) lädt Modelle schrittweise in die GPU, was den Speicherbedarf um 50% reduziert
- CPU-Entlastungsstrategie: durchGesicht umarmen Beschleunigen(in Form eines Nominalausdrucks)
device_mapFunktion, die einige der Modellschichten in den Systemspeicher auslagert
Hinweis: Für die oben genannten Programme gelten folgende BedingungenSGLangAnpassungen in der Konfigurationsdateimax_total_token_numund andere Parameter zur Kontrolle der Speichernutzung zu verwenden, empfiehlt es sich, die--tp 4Reduzierte Tensor-Parallelität.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man Grok-2-Modelle mit begrenzten Hardware-Ressourcen effizient einsetzen?
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