GPU가 Llama 2와 같은 대규모 모델을 실행할 수 있습니까? 이 오픈소스 프로젝트를 사용해 보세요

컴퓨팅 성능이 왕인 시대에 GPU가 대형 모델(LLM)을 원활하게 실행할 수 있을까요?

많은 사람들이 이 질문에 대한 정확한 답을 내리는데 어려움을 겪고 있고 GPU 메모리를 계산하는 방법을 모릅니다. GPU가 처리할 수 있는 LLM을 확인하는 것은 모델 크기를 확인하는 것만큼 쉽지 않기 때문에 모델은 추론 중에 많은 메모리(KV 캐시)를 차지할 수 있습니다. 예를 들어 llama-2-7b의 시퀀스 길이는 1000이고 1GB의 메모리가 필요합니다. 추가 메모리. 뿐만 아니라 모델 훈련 중에 KV 캐시, 활성화 및 양자화는 많은 메모리를 차지합니다.

위의 메모리 사용량을 미리 알 수 있는지 궁금하지 않을 수 없습니다. 최근에는 LLM 학습 또는 추론 중에 필요한 GPU 메모리 양을 계산하는 데 도움이 되는 새로운 프로젝트가 GitHub에 등장했습니다. 뿐만 아니라 이 프로젝트의 도움으로 자세한 메모리 분포 및 평가도 알 수 있습니다. 방법, 양자화 방법, 처리되는 최대 컨텍스트 길이 및 기타 문제를 해결하여 사용자가 자신에게 적합한 GPU 구성을 선택할 수 있도록 도와줍니다.

프로젝트 주소: https://github.com/RahulSChand/gpu_poor

이 프로젝트는 또한 대화형이며 아래와 같이 LLM을 실행하는 데 필요한 GPU 메모리를 계산할 수 있습니다. 빈칸을 채우는 것만큼 간단합니다. 사용자는 필요한 몇 가지 매개변수만 입력하고 마지막으로 파란색 버튼을 클릭하면 답이 나옵니다.

Interactive 주소: https://rahulschand.github.io/gpu_poor/

최종 출력 형식은 다음과 같습니다.

{"Total": 4000,"KV Cache": 1000,"Model Size": 2000,"Activation Memory": 500,"Grad & Optimizer memory": 0,"cuda + other overhead":500}

우리가 이 프로젝트를 하려는 이유는 저자 Rahul Shiv Chand는 다음과 같은 이유가 있다고 말했습니다.

• GPU에서 LLM을 실행할 때 모델을 조정하는 데 사용해야 하는 양자화 방법은 무엇입니까?
• GPU가 처리할 수 있는 최대 컨텍스트 길이는 얼마입니까?
어떤 미세 조정 방법이 귀하에게 더 적합합니까? LoRA? 아니면 QLoRA?
미세 조정 중에 사용할 수 있는 최대 배치는 무엇입니까?
어떤 작업이 GPU 메모리를 소비하고 LLM이 GPU에 적응할 수 있도록 조정합니까?

위 내용은 GPU가 Llama 2와 같은 대규모 모델을 실행할 수 있습니까? 이 오픈소스 프로젝트를 사용해 보세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!