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如何解决多模态大模型部署时的显存不足问题

2025-08-19

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Step3 提供了两种解决方案应对显存限制：

使用优化的 block-fp8 格式模型权重，相比传统 bf16 格式可显著降低显存占用
采用 混合专家模型（MoE）架构，通过仅激活部分专家（38亿活跃参数）来减少计算开销

具体实施方法：在 Hugging Face 下载 block-fp8 格式权重，搭配 vLLM 推理引擎部署。对于 80GB 显存的 A800/H800 GPU，建议使用4卡并行方式运行，显存占用可控制在60GB/卡以内。若硬件条件有限，可适当降低 max_new_tokens 参数值（如设为512）减少计算压力。

本答案来源于文章《Step3：高效生成多模态内容的开源大模型》