显存优化技术方案
针对Qwen2.5-32B等大模型的显存问题：
- 核心方案：
- 激活DeepSpeed的ZeRO-3优化：在
deepspeed_config.json中设置"stage": 3 - 使用vLLM的内存池管理：添加
--use-vllm启动参数 - 启用8-bit量化：配置
--load-in-8bit可减少60%显存占用
- 激活DeepSpeed的ZeRO-3优化：在
- 备选方案：
- 梯度累积技术：设置
--gradient-accumulation-steps 8 - 模型切分：通过
--device-map auto自动分配多GPU显存
- 梯度累积技术：设置
硬件适配建议
根据模型规模选择：
- Qwen2.5-7B：最低需要1×A10G(24GB)
- Qwen2.5-32B：建议4×A100(80GB)配置
- 对于消费级显卡：可修改
modeling_qwen.py中的attention_head_dim降低头维度
本答案来源于文章《Open-Reasoner-Zero：开源大规模推理强化学习训练平台》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何克服大模型训练中的显存不足问题？
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