|
|
Publikuota: 2025-3-10 14:46:38
|
|
|
|
Reikalavimai: Diegiant didelį kalbos modelį (DeepSeek, qwen2.5), reikiamo GPU VRAM atmintis skiriasi priklausomai nuo parametrų skaičiaus, aktyvavimo, apdorojimo paketo dydžio ir modelio tikslumo koeficientų.
VRAM įvadas
VRAM (angliškai: Video RAM, ty Video Random Access Memory) yra kompiuterio atminties tipas, skirtas grafiniams duomenims, pvz., pikseliams, saugoti. DRAM (atmintis), naudojama kaip vaizdo plokštė ir vaizdo plokštė, yra dviejų prievadų laisvosios kreipties atmintis, leidžianti pasiekti RAMDAC kartu su vaizdo apdorojimu. Paprastai jį gali sudaryti dvi dalys, pirmoji yra skaitmeninė elektroninė dalis, kuri naudojama mikroprocesoriaus komandai priimti ir gautiems duomenims formatuoti. kita yra vaizdo generatoriaus dalis, kuri naudojama aukščiau nurodytiems duomenims toliau formuoti į vaizdo signalą.
Rankinis skaičiavimas
VRAM naudojimo įvertinimo formulė yra tokia:
Nuorodos adresas:Hipersaito prisijungimas matomas.
VRAM sąmata
Šis įrankis gali įvertinti GPU VRAM naudojimą transformatoriais pagrįstuose modeliuose išvadoms ir mokymui. Tai gali leisti įvesti įvairius parametrus, tokius kaip modelio pavadinimas, tikslumas, maksimalus sekos ilgis, partijos dydis, GPU skaičius. Pateikiamas išsamus CUDA branduolių parametrų, aktyvinimų, išėjimų ir VRAM naudojimo suskirstymas.
Adresas:Hipersaito prisijungimas matomas., kaip parodyta toliau pateiktame paveikslėlyje:
Apkabinimo veido pagreitinimo modelio atminties skaičiuoklė
Šis įrankis apskaičiuoja modelio, naudojamo išvadoms ir mokymui, atminties naudojimą. Kadangi tai nuoroda į "Hugging Face", galite įvesti modelio pavadinimą arba URL, o įrankis pateiks išsamų atminties naudojimo suskirstymą, įskaitant duomenų tipą, didžiausią pakopą, bendrą dydį ir treniruočių atminties naudojimą naudojant skirtingus optimizatorius.
Adresas:Hipersaito prisijungimas matomas.
Ar galiu paleisti šį LLM
Tai išsamesnis transformatoriumi pagrįstas įrankis, leidžiantis įvesti įvairius parametrus ir pateikiantis išsamų atminties naudojimo suskirstymą. Suteikia įžvalgų apie tai, kaip atmintis paskirstoma ir naudojama išvadų ir treniruočių metu.
Adresas:Hipersaito prisijungimas matomas., kaip parodyta toliau pateiktame paveikslėlyje:
|
Ankstesnis:Dvigubas tikslumas (FP64), vieno tikslumo (P32, TF32), pusės tikslumo (FP16, BF16)Kitą:Node.js Skaityti visus aplanke esančius failus (įskaitant poaplankius)
|
