Technische Spezifikationen für die Betriebsumgebung des Systems
Um Modellinferenz auf der 32B-Parameterebene zu unterstützen, benötigt WebThinker eine bestimmte Hardwarekonfiguration:
- GPU-AnforderungenMindestens NVIDIA V100 mit 32 GB Videospeicher erforderlich, professionelle Computerkarten wie A100/A800 empfohlen.
- SpeicherbedarfNicht weniger als 64 GB Hauptspeicher, mit einem Spitzenverbrauch von bis zu 48 GB während der Ladephase des Modells
- Speicherplatz50 GB SSD-Speicherplatz für die gesamte Umgebung, einschließlich Modellgewichtungen und Abhängigkeitsbibliotheken, erforderlich
Bei der tatsächlichen Bereitstellung beträgt die Latenzzeit für die Inferenz einer einzelnen Aufgabe etwa 3-5 Sekunden/Schritt. Für kontinuierliche Forschungsaufgaben wird empfohlen, einen Kubernetes-Cluster zu konfigurieren, um Multitasking-Gleichzeitigkeit zu erreichen. Das System verwendet das vLLM Inferenz-Framework, das Speicheroptimierungstechniken wie PagedAttention unterstützt, wodurch das 32B-Modell einen quantisierten 8-Bit-Betrieb auf Consumer-Grafikkarten (z. B. RTX 4090) ermöglicht.
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