Uma abordagem sistemática para o gerenciamento de memória gráfica
Uma estratégia de defesa em camadas pode ser usada para lidar com os desafios de memória explícita da implantação do modelo de contagem de 685 bilhões de parâmetros:
- Nível de hardware
- GPU NVIDIA com pelo menos 80 GB de memória de vídeo (por exemplo, A100/A40)
- Uso do NVLink para conectar várias placas para pooling de memória gráfica
- Otimização da estrutura
- começar a usar
DeepSpeedOtimização de estágio zero-3 para reduzir cargas de cartão único por meio da divisão de parâmetros - Configure a técnica de ponto de controle de gradiente:
model.gradient_checkpointing_enable()
- começar a usar
- Ajuste do parâmetro de inferência
- Limitar o comprimento do texto gerado (
max_new_tokens=50) - Saída de streaming em vez de retorno total
- Limitar o comprimento do texto gerado (
- controle
- fazer uso de
nvidia-smi -l 1Monitoramento em tempo real das flutuações da memória de vídeo - Configuração do mecanismo de encerramento automático do limite da memória de vídeo
- fazer uso de
Opções de tratamento de emergência: quando ocorrer OOM, tente imediatamentetorch.cuda.empty_cache()e reduzir batch_size para 1.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-V3.1-Base: um modelo de linguagem em grande escala para o processamento eficiente de tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar problemas de falta de memória ao implementar o DeepSeek-V3.1-Base?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch