WeClone hat klare Hardware-Anforderungen, insbesondere für ChatGLM3-6B-Modelle und LoRA-Feinabstimmung wird empfohlen, GPUs mit mehr als 16 GB Videospeicher zu verwenden. Diese Konfiguration kann die Effizienz und Stabilität des Modelltrainings gewährleisten.
Für unterschiedliche Einsatzszenarien und Hardware-Bedingungen bietet das Projekt eine Vielzahl von optionalen Lösungen:
- QLoRA (4-Bit-Präzision): mindestens 6 GB Videospeicher (Modell 7B) bis 48 GB (Modell 70B)
- Vollständige Parameter-Feinabstimmung (16 Bit): 60 GB (Modell 7B) bis 600 GB (Modell 70B)
Für Benutzer mit unzureichendem Videospeicher unterstützt das Projekt die Optimierung der Ressourcennutzung durch Anpassung des Präzisionsmodus oder durch paralleles Training mit mehreren Karten. Insgesamt bleiben GPUs jedoch die empfohlene Hardware-Wahl für die Ausführung von WeClone.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWeClone: Ausbildung von digitalen Doppelgängern mit WeChat-Chat-Protokollen und StimmenDie
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