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如何解决Grok-2本地部署时的显存溢出(OOM)问题？

2025-08-25

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显存管理全流程解决方案

针对OOM问题需系统性排查：

ポイント	処方
模型加载时	増加`--reserve-gpu-mem 4GB`保留缓冲空间
推理过程中	セットアップ`max_seq_len=2048`限制上下文窗口
长期运行	使い始める`--enable-mem-pool`内存池技术

关键诊断步骤：

利用するnvidia-smi -l 1监控显存波动规律
在SGLang启动时添加--verbose参数输出详细内存分配日志
对4K以上长文本建议启用フラッシュ・アテンション的稀疏注意力模式

进阶方案可考虑采用TensorRT-LLM进行模型重编译，可获得额外20%显存优化。

この答えは記事から得たものである。Grok-2: xAIのオープンソースハイブリッドエキスパート大規模言語モデルについて

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