低リソース環境向けのパフォーマンス最適化ソリューション
ビデオメモリが不足しているデバイスの場合、以下の方法で最適な動作を実現できます：
- モデル選択戦略1.8Bまたは7Bのパラメータバージョンを優先し、13B/14Bモデルは最低40GBのビデオメモリを必要とします。
- 精密調整: torch.float16をtorch.float32に変更すると、速度は低下しますが、メモリ使用量は減少します(~20%節約)。
- バッチ制限max_batch_size=1に設定し、-gpu Falseパラメータを有効にする。
高度な最適化のヒント
- CleanToolを使用してデータを前処理し、冗長なダイアログを削除することで、効率を15-20%向上させることができます。
- 生成パラメーターを調整する：温度を0.5に下げ、max_new_tokensを128に設定し、メモリの圧迫を緩和する。
- モデル並列性を使用：device_mapパラメータを介して複数のGPUに異なるレイヤーを割り当てる
代替案だ：それでも不可能な場合は、教育機関の協力チャンネルに申請して、クラウドAPIにアクセスすることができる。
この答えは記事から得たものである。EduChat：オープンソースの教育対話モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " EduChatを低グラフィックメモリGPUデバイスに最適化するには？
