Soluções tecnológicas de otimização de memória
Para modelos grandes, como o Qwen 2.5-32B, com problemas significativos de memória:
- Programas básicos::
- Ativação do DeepSpeed para otimização do ZeRO-3: no
deepspeed_config.jsonconfigurar"stage": 3 - Gerenciamento de pool de memória com vLLM: adicionar
--use-vllmparâmetro de escorva - Ativação da quantificação de 8 bits: configuração
--load-in-8bitReduz o espaço ocupado pela memória de vídeo do 60%
- Ativação do DeepSpeed para otimização do ZeRO-3: no
- Opções::
- Técnica de acumulação de gradiente: configuração
--gradient-accumulation-steps 8 - Fatiamento de modelos: por
--device-map autoAlocação automática de memória multi-GPU
- Técnica de acumulação de gradiente: configuração
Recomendações de adaptação de hardware
Selecionado com base no tamanho do modelo:
- Qwen2.5-7B: requer no mínimo 1 x A10G (24 GB)
- Qwen2.5-32B: configuração recomendada de 4 x A100 (80 GB)
- Para placas de vídeo de consumo: modificável
modeling_qwen.pyAttention_head_dim reduz a dimensão do cabeçalho no
Essa resposta foi extraída do artigoOpen-Reasoner-Zero: plataforma de treinamento de aprendizado por reforço de raciocínio em larga escala de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a falta de memória de vídeo no treinamento de modelos grandes?
