Grok-2 Leitfaden für den vollständigen Einsatz
Der Einsatz dieses massiven 500-GB-Modells erfordert die strikte Einhaltung der technischen Spezifikationen:
- Hardware-VorbereitungsphaseTensor-Parallel-Cluster: 8 Nvidia A100/H100-GPUs sind so konfiguriert, dass sie einen Tensor-Parallel-Cluster bilden, wobei für jede GPU 45 GB Grafikspeicherpuffer reserviert sind. Für eine effiziente Datenübertragung wird ein PCIe 4.0×16-Bus empfohlen.
- Umgebung KonfigurationspunkteInstallieren Sie CUDA 12.1 und cuDNN 8.9 Basisumgebung, Python 3.10+, über die
pip install flash-attn==2.5.0Installation eines optimierten Aufmerksamkeitsmoduls - Tipps herunterladen: Verwendung
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli downloadMultithreading-Beschleunigung aktivieren, Dateiprüfsummen für unterbrochene Übertragungen prüfen
Wichtigste Schritte bei der Einführung1) Wenn Sie mit SGLang beginnen, müssen Sie die --tensor-parallel-mode block Parameter, um den Lastausgleich zu optimieren; 2) es ist normal, dass der erste Start ca. 30 Minuten dauert, um das Modell zu kompilieren; 3) es wird empfohlen, die Testphase mit dem --quantization fp4 Basisfunktion der Mustervalidierung.
Häufig gestellte Fragen: Wenn ein OOM-Fehler auftritt, müssen Sie prüfen, ob die NCCL-Kommunikationsversion übereinstimmt oder nicht; Sie sollten überprüfen, ob die Kodierung der JSON-Datei utf-8 ist, wenn eine Tokenizer-Ausnahme angezeigt wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil