|
|
Közzétéve: 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Követelmények: Nagy nyelvi modell (DeepSeek, qwen2.5) telepítésekor a szükséges GPU VRAM memóriája a paraméterek száma, aktivációja, feldolgozási tételméret és a modell pontossági tényezői függvényében változik.
VRAM bevezetés
A VRAM (magyarul: Video RAM, azaz Video Random Access Memory) egy olyan számítógépes memóriatípus, amely grafikus adatok, például pixelek tárolására szolgál. A DRAM (memória), amelyet grafikuskártyaként és grafikuskártyáként használnak, egy kétportos véletlen hozzáférésű memória, amely lehetővé teszi a RAMDAC egyidejű elérését a képfeldolgozással. Általában két részből állhat, az első a digitális elektronikus rész, amelyet a mikroprocesszor parancsának elfogadására és a befogadott adatok formázására használnak. a másik a képgenerátor rész, amelyet a fenti adatok további videójel formálásához használnak.
Kézi számítás
A VRAM használati becslés képlete a következő:
Hivatkozási cím:A hiperlink bejelentkezés látható.
VRAM becslő
Ez az eszköz képes megbecsülni a GPU VRAM használatát transzformátor-alapú modellek esetében következtetésekhez és képzéshez. Lehetővé teszi különböző paraméterek bevitelét, mint például a modellnév, precizitás, maximális szekvenciahossz, batch méret, GPU-k száma. Részletes elemzést ad a paraméterekről, aktivációkról, kimenetekről és VRAM használatról a CUDA magokhoz.
Cím:A hiperlink bejelentkezés látható., ahogy az alábbi ábrán látható:
Hugging Face Accelerate Model memória kalkulátor
Ez az eszköz kiszámítja a modell memóriahasználatát az inferenciához és a képzéshez. Mivel ez a Hugging Face link, beírhatod a modellnevet vagy URL-t, és az eszköz átfogó elemzést ad a memóriahasználatról, beleértve az adattípust, a legnagyobb szintet, az összméretet és a memória használatát különböző optimalizálókkal.
Cím:A hiperlink bejelentkezés látható.
Futtathatom ezt az LLM-et
Ez egy átfogóbb Transformer-alapú eszköz, amely lehetővé teszi különböző paraméterek bevitelét, és részletes lebontást ad a memóriahasználatról. Betekintést nyújt abba, hogyan osztják ki és használják a memóriát az inferencia és a képzés során.
Cím:A hiperlink bejelentkezés látható., ahogy az alábbi ábrán látható:
|
Előző:Dupla precizitás (FP64), Egyprecíziós (P32, TF32), Fél Preccionia (FP16, BF16)Következő:Node.js Olvasd el az összes fájlt a mappában (beleértve az almappákat is)
|
