Hintergrund
Einrichtungen der Primärversorgung stehen oft vor dem Dilemma begrenzter Budgets und unzureichender technologischer Möglichkeiten und müssen ein Gleichgewicht zwischen Modellleistung und Bereitstellungskosten finden. Die 4-Bit-Quantisierungsfunktion des Baichuan-M2-32B bietet einen Durchbruch in diesem Dilemma.
Kernprogramme
- Strategie für die Hardware-Auswahl::
Mit NVIDIA RTX 4090+Intel i7 Kombination, RAM empfohlen 32GB oder mehr, können die Gesamtkosten unter 30.000 Yuan kontrolliert werden - Gemischtpräzises Reasoning::
Kombinierte Verwendung von torch.bfloat16 (unkritische Schicht) + 4-Bit-Quantisierung (große Parameterschicht) in Transformatorenaufrufen verringert den Speicherbedarf von 30% - Serviceorientierte Bereitstellung::
Mit der sequenziellen Stapelverarbeitungsfunktion von vLLM kann eine einzige Instanz 5-8 Abfrageanfragen gleichzeitig bearbeiten, was die Hardwareauslastung erheblich verbessert.
fortgeschrittene Fähigkeit
1. Feinabstimmung der Anpassung lokaler gemeinsamer Krankheiten über LoRA 2. max_new_tokens=1024 einstellen, um die Länge der Generierung zu begrenzen 3. die Prioritätsplanung von Anfragen für sglang aktivieren, um eine vorrangige Reaktion auf dringende Probleme zu gewährleisten
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelBaichuan-M2: Ein großes Sprachmodell für Augmented Reasoning im GesundheitswesenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die Kosten für den Einsatz von Baichuan-M2-32B in Krankenhäusern der Grundversorgung optimiert werden?
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