如何在有限硬件资源下实现Grok-2模型的高效部署？

2025-08-25

有限硬件环境下的变通方案

针对Grok-2官方推荐的8×40GB GPU要求，可通过以下方案进行硬件适配：

量化降级方案：尝试采用fp16もしかしたらint8量化替代fp8（需修改SGLang启动参数--quantization），但会损失约15-30%的模型精度
模型切分技术：运用管道并行（Pipeline Parallelism）将模型分阶段加载到GPU，可将显存需求降低50%
CPU卸载策略スルーHugging Face Accelerateなdevice_map功能，将部分模型层卸载到系统内存

注意：上述方案需在SGLang配置文件中调整max_total_token_num等参数控制内存占用，建议首次尝试时使用--tp 4降低张量并行度。