Histórico
As organizações de atendimento primário geralmente enfrentam o dilema de orçamentos limitados e recursos tecnológicos insuficientes, e precisam equilibrar o desempenho do modelo com os custos de implantação. O recurso de quantificação de 4 bits do Baichuan-M2-32B oferece um avanço nesse dilema.
Programas básicos
- Estratégia de seleção de hardware::
Usando a combinação NVIDIA RTX 4090+Intel i7, RAM recomendada de 32 GB ou mais, o custo total pode ser controlado em até 30.000 yuans - Raciocínio de precisão misto::
O uso combinado de torch.bfloat16 (camada não crítica) + quantificação de 4 bits (camada de parâmetros grandes) em chamadas de transformadores reduz o espaço de memória de 30% - Implementação orientada a serviços::
Usando o recurso de processamento em lote sequencial do vLLM, uma única instância pode processar de 5 a 8 solicitações de consulta simultaneamente, melhorando significativamente a utilização do hardware
habilidade avançada
1. ajustar a adaptação de doenças comuns locais por meio do LoRA 2. definir max_new_tokens=1024 para limitar o tamanho da geração 3. habilitar o agendamento de prioridade de solicitação para sglang para garantir resposta prioritária para problemas urgentes
Essa resposta foi extraída do artigoBaichuan-M2: um modelo de linguagem grande para raciocínio aumentado na área de saúdeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o custo da implantação do Baichuan-M2-32B em hospitais primários?
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