海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何在24GB显存GPU上高效运行DeepCoder-14B并避免显存溢出？

2025-08-25

1.2 K

有限显存环境下的模型优化方案

针对24GB显存限制，推荐采用以下组合方案：

量化加载：使用torch_dtype=torch.float16或load_in_8bit=True参数减少显存占用
分片策略：设置device_map="balanced"自动分配GPU/CPU资源，或手动指定max_memory={0:"24GiB"}
KV缓存优化：启用use_cache=True并限制max_length=32000平衡性能与显存
替代方案：使用vLLM推理引擎(pip install vllm)实现PagedAttention，可降低显存峰值30%

实测数据显示，组合采用4bit量化+KV缓存时，24GB显存可稳定处理40K上下文。若仍遇OOM错误，可尝试no_split_module_classes=["GPTBlock"]参数来优化模型分片。

本答案来源于文章《DeepCoder-14B-Preview：擅长代码生成的的开源模型》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在24GB显存GPU上高效运行DeepCoder-14B并避免显存溢出？

相关推荐