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部署 LLMs 前如何计算与优化 GPU 内存需求?

编者按:想要部署大语言模型(LLMs),却不知该如何估算所需的 GPU 内存?在项目预算有限的情况下,是否曾因为 GPU 内存估算不准而导致资源浪费或性能不足?这些问题不仅影响项目进度,还可能直接导致成本超支或服务质量下降。 本文作者凭借丰富的 LLM 部署经验,深入剖析了 GPU 内存需求的计算方法。从模型参数到 KV 缓存,从激活值到系统开销,文章全面而详细地讲解了各个组成部分的内存占用。文章还讨论了内存管理面临的挑战,如内存碎片、过度分配和高级解码算法带来的额外需求。为解决这些问题,作者介绍了 PagedAttention 和 vLLM 等优化技术,当 GPU 内存不足时,还可以采用 Swapping 和 Recomputation 等优化策略。 作者 | Muhammad Saad Uddin 编译 | 岳扬 将 LLMs 投入生产环境使用,会遇到诸多挑战,尤其是想要为 LLMs 高效提供所需的计算资源时。有过此类经验的人可能深有体会,GPU 内存是支持 LLMs 运行的一项关键资源。由于这些模型体积巨大,且推理过程具有动态性质,因此对 GPU 内存使用的规划和优化提出了更高的...

TextSearcher 2.0.2 已经发布,文本批量搜索工具

TextSearcher 2.0.2 已经发布,文本批量搜索工具。重要功能更新,建议所有老版本用户都更新到此版本: 1、增加了“双击搜索结果,可直接打开对应文件夹并自动将光标定位到文件”的功能。 (注意:打包好的exe文件在使用上述功能时,可能会导致杀软误报“文件管理器被注入”,将软件添加到杀软白名单即可。 不放心的用户也可自行下载源码,自行打包编译); 2、删除了对iso-2022-x系列字符集的支持,原因是该系列字符集标准过于老旧,已极少有人使用; 3、修改了主界面和帮助菜单的文字提示语,减少歧义; 4、修改了核心代码的异常捕捉逻辑,减少CPU占用。 详情查看:https://gitee.com/qw3670/text-searcher/releases/2.0.2

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