|
|
2025-3-10 tarihinde 14:46:38 tarihinde yayınlandı
|
|
|
|
Gereksinimler: Büyük bir dil modeli (DeepSeek, qwen2.5) dağıtılırken, gerekli GPU'nun VRAM belleği modelin parametre sayısı, aktivasyon, işleme partisi büyüklüğü ve doğruluk faktörlerine bağlı olarak değişir.
VRAM Giriş
VRAM (İngilizce: Video RAM, yani Video Rastgele Erişimli Bellek), piksel gibi grafik verilerini depolamaya ayrılmış bir bilgisayar belleği türüdür. Grafik kartı ve grafik kartı olarak kullanılan DRAM (bellek), RAMDAC'ın görüntü işleme ile eşzamanlı olarak erişilebilmesini sağlayan çift portlu rastgele erişimli bir bellektir. Genellikle iki bölümden oluşabilir; ilki dijital elektronik parçadır ve mikroişlemcinin komutunu kabul etmek ve alınan veriyi biçimlendirmek için kullanılır. diğeri ise yukarıdaki verileri video sinyaline dönüştürmek için kullanılan görüntü üreteci kısmıdır.
Manuel hesaplama
VRAM kullanım tahmin formülü aşağıdaki gibidir:
Referans adresi:Bağlantı girişi görünür.
VRAM Tahmincisi
Bu araç, çıkarım ve eğitim için transformatör tabanlı modellerin GPU VRAM kullanımını tahmin edebilir. Model adı, hassasiyet, maksimum dizi uzunluğu, parti büyüklüğü, GPU sayısı gibi çeşitli parametrelerin girilmesine izin verebilir. CUDA çekirdekleri için parametreler, aktivasyonlar, çıkışlar ve VRAM kullanımının ayrıntılı bir dağılımı sunar.
Adres:Bağlantı girişi görünür., aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi:
Hugging Face Hızlandırma Model Bellek Hesaplayıcısı
Bu araç, çıkarım ve eğitim için kullanılan modelin bellek kullanımını hesaplar. Hugging Face'e bir bağlantı olduğu için model adını veya URL'yi girebilirsiniz ve araç, farklı optimizatörlerle veri türü, en büyük katman, toplam boyut ve eğitim bellek kullanımı dahil olmak üzere kapsamlı bir bellek kullanımını sağlar.
Adres:Bağlantı girişi görünür.
Bu LLM'i Çalıştırabilir miyim?
Bu, çeşitli parametrelerin girilmesine olanak tanıyan ve bellek kullanımının ayrıntılı bir şekilde açıklanmasını sağlayan daha kapsamlı bir Transformer tabanlı araçtır. Hafızanın çıkarım ve eğitim sırasında nasıl tahsis edildiği ve kullanıldığı hakkında içgörü sağlar.
Adres:Bağlantı girişi görünür., aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi:
|
Önceki:Çift Hassasiyet (FP64), Tek Hassasiyet (P32, TF32), Yarım Hassasiyet (FP16, BF16)Önümüzdeki:Node.js Klasörün altındaki tüm dosyaları (alt klasörler dahil) okuyun
|
