有限显存环境下的模型优化方案
针对24GB显存限制，推荐采用以下组合方案：
- 定量的負荷使用
torch_dtype=torch.float16もしかしたらload_in_8bit=True参数减少显存占用 - 分片策略設定
device_map="balanced"自动分配GPU/CPU资源，或手动指定max_memory={0:"24GiB"} - KV缓存优化イネーブル
use_cache=True并限制max_length=32000平衡性能与显存 - オルタナティブ：使用vLLM推理引擎(
pip install vllm)实现PagedAttention，可降低显存峰值30%
实测数据显示，组合采用4bit量化+KV缓存时，24GB显存可稳定处理40K上下文。若仍遇OOM错误，可尝试no_split_module_classes=["GPTBlock"]参数来优化模型分片。
この答えは記事から得たものである。DeepCoder-14B-Preview：コード生成に優れたオープンソースモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在24GB显存GPU上高效运行DeepCoder-14B并避免显存溢出？
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