512Kの超長コンテキストのメモリ管理には、以下のソリューションを実装できる：
- ハードウェア層の最適化少なくとも 4 つの NVIDIA H100-80G GPU を設定します。
tensor-parallel-size=4グラフィックスメモリの分散ロードを有効にする。シングルカードシナリオでは、CPUオフロード機能を有効にすることを推奨します。 - メモリ圧縮技術トランスフォーマーの呼び出しに以下を追加する。
max_memoryパラメーターは、各デバイスのメモリーの上限を割り当てます。device_map="balanced"自動ロードバランシング。 - チャンキング戦略1600ページレベルの文書では、モデルを使ってセグメント化されたサマリー（20ページにつき1セグメント）を生成し、そのサマリーに基づいてグローバルな分析を行うことで、メモリ消費量を70%削減することができます。
- 監視および保護メカニズムによる事前展開
nvidia-smi -l 1ビデオメモリのリアルタイム監視、設定max_split_size_mb=512メモリの断片化を防ぐ。
OOMエラーに遭遇した場合、優先されるのはOOMエラーを減らすことである。thinking_budgetに変更する。8-bit定量化バージョン（bitsandbytesライブラリの追加インストールが必要）。
この答えは記事から得たものである。Seed-OSS：長い文脈推論と多様なアプリケーションのためのオープンソースの大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 非常に長いテキスト処理におけるメモリ・オーバーフロー問題を克服するには？
