ソリューションの概要
Hunyuan-A13Bは、薄型GPUのメモリ不足の問題に対応するため、2つの定量化バージョンと、リソース要件を大幅に削減するアーキテクチャの最適化を提供している：
- 定量化バージョンの選択FP8バージョンはミッドレンジGPU（例えば16GB VRAM）に適しており、50%のメモリ・フットプリントを削減することができます。
- MoEアーキテクチャの利点モデルの80億パラメータのうち13億パラメータだけがアクティブで、関連するエキスパート・モジュールは実行時に自動的に選択されるため、デフォルト設定のフルパラメータモデルと比較して30%のビデオメモリを節約できる。
- TensorRT-LLMによる最適化Hugging Face経由で定量モデルをダウンロードした後、TensorRT-LLMバックエンドでデプロイすることをお勧めします。
手続き
- 定量的モデリングのダウンロード
huggingface-cli download tencent/Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4 - ロード設定を変更する。
load_in_4bit=Trueパラメトリック - メモリのしきい値の設定：via
max_memory={0:'10GB'}ビデオメモリ使用量の上限を明示的に制御する。
この答えは記事から得たものである。Hunyuan-A13B: 超長文文脈と知的推論のための効率的なオープンソース大規模言語モデルについて
