民生機器向けメモリ最適化ソリューション
メモリ制限の問題には3つの解決策が推奨される：
- モデルの選択を渡すgpt-oss-20b（パラメータ21B）の使用を優先する。
torch_dtype='auto'BF16混合精度を自動的に有効にし、FP32と比較して50%のメモリを節約 - 量的展開Ollamaツールチェーンの使用(
ollama pull gpt-oss:20b) GPTQ 4bit量子化を自動的に適用し、グラフィックメモリ要件を16GBから8GBに削減 - 階層ローディング構成
device_map={'':0}と組み合わせてメインGPUを強制的に使用する。offload_folder='./offload'未使用のレイヤーをディスクに入れ替える - パラメータ調整で
from_pretrained()追加low_cpu_mem_usage=True歌で応えるtorch_dtype='auto'パラメトリック
ビデオメモリが8GBしかないデバイスの場合、以下を追加で有効にする。optimize_model()オペレータ・フュージョンを実行し、メモリ・フットプリントをさらに約15%削減する。
この答えは記事から得たものである。OpenAI GPT OSSモデルを微調整するためのスクリプトとチュートリアル集について
