特殊化されていないハードウェア環境で、大規模モデルの効率的な局所推論を実現するには？

2025-09-10

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軽量配備プログラム

コンシューマーグレードのハードウェア環境では、ポートフォリオ最適化戦略を用いることができる：

的確な資源配分config.yamlでvram/dramの上限を設定すれば（例：24GB VRAM + 150GB DRAM）、システムは自動的にメモリスワップと計算オフロードを実行します。
CPUとGPUの相乗効果スパースアテンションが有効な場合、フレームワークは計算の一部をCPU実行にインテリジェントに割り当て、ピーク時のメモリ使用量を削減する。
レイヤード・ローディング機構: model.init(partial_load=True)によるモデルパラメータのオンデマンドロード。

推奨構成：1) WindowsはGPU共有メモリーを有効にする必要がある、2) Linuxはswappiness=10に設定することを推奨する、3) MacプラットフォームはMPSバックエンドの使用を優先する。