大規模モデルをローカルに展開する際のハードウェア・リソースの制約を克服するには？

2025-08-27

1.4 K

資源に制約のある環境における代替実施プログラム

ビデオメモリ不足というよくある状況に対する段階的なソリューション：

基本プログラム::
- 7B量子化バージョンを優先（FP16は14GBのみ、INT8は8GBに減少）
- 使い始める--load-in-4bitパラメータはさらに定量化される
- CPUモードを使用する（インストールが必要）transformers+accelerate)
中級プログラム::
- APIトリアージの採用：複雑なクエリーはクラウド上の32Bモデルに送信し、単純なクエリーはローカルで処理する。
- モデルのスライス技術（例えば加速するなdevice_map機能
- クラウドGPUインスタンスのレンタル（例：Colab Pro用A100）
上級プログラム::
- 軽量モデルの再トレーニング（SynSQLデータセットのサブセットに基づく）
- 重複する質問の履歴SQLを直接返すクエリキャッシュメカニズムを実装する。
- 利用するvLLMスループット向上の連続バッチ処理機能

注：32Bモデルは、A100 40G以上のデバイスで実行することをお勧めします。また、HuggingFaceの推論APIサービスもご検討ください。