Lösungen zur Leistungsoptimierung für Umgebungen mit geringen Ressourcen
Bei Geräten mit unzureichendem Videospeicher kann ein optimierter Betrieb durch die folgenden Methoden erreicht werden:
- Strategie der ModellauswahlPriorität haben die Versionen mit 1,8B- oder 7B-Parametern, 13B/14B-Modelle benötigen mindestens 40 GB Videospeicher.
- PräzisionsanpassungÄnderung von torch.float16 zu torch.float32 verringert die Geschwindigkeit, reduziert aber den Speicherbedarf (Einsparung von etwa 20%).
- Chargen-Grenzwertemax_batch_size=1 setzen und den Parameter -gpu False aktivieren
Erweiterte Optimierungstipps:
- Die Verwendung von CleanTool zur Vorverarbeitung von Daten und die Entfernung redundanter Dialoge kann die Effizienz um 15-20% steigern.
- Passen Sie die Generierungsparameter an: Reduzieren Sie die Temperatur auf 0,5, setzen Sie max_new_tokens auf 128, um den Speicherdruck zu verringern.
- Nutzung der Modellparallelität: Zuweisung verschiedener Ebenen an mehrere GPUs über den Parameter device_map
Alternativen:Wenn Sie die Anforderungen nicht erfüllen können, können Sie den Kooperationskanal einer Bildungseinrichtung beantragen, um Zugang zur Cloud-API zu erhalten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEduChat: ein Open-Source-Modell für den BildungsdialogDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann EduChat für GPU-Geräte mit niedrigem Grafikspeicher optimiert werden?
