DeepSeek-V3.1-Base の展開時にメモリ不足の問題を回避する方法

2025-08-20

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グラフィックス・メモリ管理への体系的アプローチ

6,850億パラメータ数のモデル展開に伴う明示的なメモリの課題に対処するために、レイヤー防御戦略を使用することができる：

ハードウェア・レベル
- 少なくとも80GBのビデオメモリを搭載したNVIDIA GPU（A100/A40 など）
- NVLinkを使用して複数のカードを接続し、グラフィックス・メモリをプーリングする
フレームワークの最適化
- 使い始めるDeepSpeedゼロから3段階の最適化により、パラメータ分割によるシングルカードの負荷を軽減
- 勾配チェックポイント法を設定する：model.gradient_checkpointing_enable()
推論パラメータの調整
- 生成されるテキストの長さを制限する (max_new_tokens=50)
- フルリターンではなくストリーミング出力
コントロール
- 利用するnvidia-smi -l 1ビデオメモリの変動をリアルタイムで監視
- ビデオメモリ閾値自動終了メカニズムの設定

緊急治療の選択肢：OOMが発生したら、ただちに以下の治療を試みる。torch.cuda.empty_cache()そしてbatch_sizeを1に減らす。