Soluções práticas para resolver a falta de memória
O gerenciamento de memória é o principal desafio diante de um modelo grande com 685 bilhões de participantes. A seguir, apresentamos soluções específicas:
1. otimização de hardware
- Use a computação paralela de várias GPUs para distribuir a pressão da memória
- Atualize para uma GPU com mais memória de vídeo (por exemplo, A100 80GB, etc.)
2. técnicas de otimização de modelos
- Adoção de estruturas de paralelismo de modelos, como o DeepSpeed
- Aproveitamento da tecnologia de fragmentação de modelos
- Ativação do ponto de controle de gradiente
3. ajustes de precisão
- Redução da precisão do cálculo: mudança de BF16 para F8_E4M3
- Uso seletivo de treinamento de precisão misto
4. otimização de lotes
- Redução do tamanho do lote
- Uso da tecnologia de lote dinâmico
Outras dicas práticas
- Priorizar sequências de entrada mais curtas
- Limpar o uso desnecessário de memória
- Verifique regularmente o uso da memória CUDA
Se os métodos acima ainda forem ineficazes, é recomendável considerar o uso de recursos de computação em nuvem ou solicitar o suporte do serviço de inferência da Hugging Face.
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 " O que devo fazer se encontrar um problema de falta de memória ao usar o DeepSeek-V3.1-Base?
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