メモリ最適化技術ソリューション
Qwen 2.5-32Bのような大型モデルで、メモリに大きな問題がある場合：
- コア・プログラム::
- ZeRO-3最適化のためのDeepSpeedのアクティブ化：以下の通り。
deepspeed_config.jsonセットアップ"stage": 3 - vLLMによるメモリプール管理：追加
--use-vllmプライミングパラメーター - 8ビット量子化の有効化：コンフィギュレーション
--load-in-8bit60%のビデオメモリフットプリントを削減
- ZeRO-3最適化のためのDeepSpeedのアクティブ化：以下の通り。
- オプション::
- 勾配累積法：設定
--gradient-accumulation-steps 8 - モデルのスライス
--device-map autoマルチGPUメモリの自動割り当て
- 勾配累積法：設定
ハードウェアの適応に関する推奨事項
モデルサイズにより選択：
- Qwen2.5-7B: 最低1 x A10G (24GB)が必要です。
- Qwen2.5-32B: 4 x A100 (80GB) 推奨構成
- コンシューマー向けグラフィックスカード：変更可能
modeling_qwen.pyAttention_head_dimは、ヘッダーの寸法を縮小する。
この答えは記事から得たものである。Open-Reasoner-Zero：オープンソースの大規模推論強化学習トレーニングプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模モデルのトレーニングにおけるビデオメモリ不足を克服するには？
