解决显存不足的实用方案
部署大型语言模型时显存不足是常见问题。dots.llm1.base虽然采用MoE架构（推理时仅激活140亿参数），但仍推荐8GB以上显存。以下是三种解决方案：
- 方案1：调整参数精度
通过修改加载代码中的torch_dtype=torch.bfloat16参数，可将模型精度从FP32降至BF16，显存需求降低约50%。同时启用device_map="auto"让系统自动分配资源。 - 方案2：分片加载技术
increaselow_cpu_mem_usage=True参数，结合Hugging Face的accelerate库实现逐层加载：
from accelerate import load_model
model = load_model(model_name, device_map="sequential") - 方案3：使用CPU卸载
pass (a bill or inspection etc)bitsandbytes库实现8位量化：
from transformers import BitsAndBytesConfig
quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=quant_config)
对于极端资源限制场景，建议采用vLLM服务的离线批处理模式，通过--batch-size参数控制同时处理的请求数。
This answer comes from the articledots.llm1: the first MoE large language model open-sourced by Little Red BookThe
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