|
|
Postitatud 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Nõuded: Suure keelemudeli (DeepSeek, qwen2.5) juurutamisel varieerub vajaliku GPU VRAM-mälu sõltuvalt mudeli parameetrite arvust, aktiveerimisest, töötlemispartii suurusest ja täpsusteguritest.
VRAM-i sissejuhatus
VRAM (eesti keeles: Video RAM, st Video juhusliku ligipääsuga mälu) on arvutimälu tüüp, mis on pühendatud graafikaandmete, näiteks pikslite salvestamiseks. DRAM (mälu), mida kasutatakse graafikakaardina ja graafikakaardina, on kahepordiline juhusliku ligipääsuga mälu, mis võimaldab RAMDAC-ile samaaegselt ligi pääseda pilditöötlusega. See võib üldiselt koosneda kahest osast: esimene on digitaalne elektrooniline osa, mida kasutatakse mikroprotsessori käsu vastuvõtmiseks ja vastuvõetud andmete vormindamiseks. teine on pildigeneraatori osa, mida kasutatakse ülaltoodud andmete täiendamiseks videosignaaliks.
Käsitsi arvutamine
VRAM-i kasutuse hindamise valem on järgmine:
Viiteaadress:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
VRAM-i hindaja
See tööriist suudab hinnata GPU VRAM-i kasutust trafopõhiste mudelite puhul järeldamiseks ja treenimiseks. See võimaldab sisestada erinevaid parameetreid, nagu mudelinimi, täpsus, maksimaalne järjestuse pikkus, partii suurus, GPU-de arv. Annab üksikasjaliku ülevaate parameetritest, aktiveerimistest, väljunditest ja VRAM-kasutusest CUDA tuumade jaoks.
Aadress:Hüperlingi sisselogimine on nähtav., nagu alloleval joonisel näidatud:
Hugging Face Accelerate mudeli mälukalkulaator
See tööriist arvutab mudeli mälukasutuse, mida kasutatakse järeldusteks ja treenimiseks. Kuna see on link Hugging Face'ile, saad sisestada mudeli nime või URL-i ning tööriist annab põhjaliku ülevaate mälukasutusest, sealhulgas andmetüübi, suurima taseme, kogusuuruse ja treeningmälu kasutuse erinevate optimeerijate abil.
Aadress:Hüperlingi sisselogimine on nähtav.
Kas ma võin seda LLM-i käivitada
See on põhjalikum Transformer-põhine tööriist, mis võimaldab sisestada erinevaid parameetreid ja annab detailse ülevaate mälukasutusest. Annab ülevaate, kuidas mälu jaotatakse ja kasutatakse järelduste ja koolituse käigus.
Aadress:Hüperlingi sisselogimine on nähtav., nagu alloleval joonisel näidatud:
|
Eelmine:Topelttäpsus (FP64), Ühekordne täpsus (P32, TF32), Pooltäpne (FP16, BF16)Järgmine:Node.js Loe kõik failid kausta all (sh alamkaustad)
|
