Soluções alternativas em um ambiente de hardware limitado
Para o requisito de GPU de 8×40 GB oficialmente recomendado pelo Grok-2, a adaptação de hardware está disponível por meio do seguinte esquema:
- Programa de Degradação Quantitativa: tente adotarfp16talvezint8Alternativa quantitativa ao fp8 (requer modificação dos parâmetros de inicialização do SGLang)
--quantization), mas perde cerca de 15-301 TP3T da precisão do modelo - Técnicas de divisão de modelos: Aplicativoparalelismo de pipeline(Pipeline Parallelism) carrega modelos na GPU em estágios, reduzindo os requisitos de memória em 50%
- Estratégia de descarregamento da CPU: através deFace de abraço Acelerar(usado em uma expressão nominal)
device_mapfunção que descarrega algumas das camadas do modelo na memória do sistema
Observação: Os programas acima estão sujeitos aSGLangAjustes no arquivo de configuraçãomax_total_token_nume outros parâmetros para controlar o uso da memória, é recomendável usar o--tp 4Paralelismo de tensor reduzido.
Essa resposta foi extraída do artigoGrok-2: Modelo de linguagem grande de especialista híbrido de código aberto da xAIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter uma implementação eficiente dos modelos do Grok-2 com recursos de hardware limitados?
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