LLaMa 30B на 6GB RAM. Блин, как здорово,...
LLaMa 30B на 6GB RAM
Блин, как здорово, когда что-то в опен-соурсе допиливается коллективным разумом до невероятных результатов.
Чел отимизировал загрузку весов в LLaMa.cpp с помощью mmap, и теперь инференс 30B модели можно гонять на CPU на Линуксе, используя меньше 6 GB RAM 🤯. Скорость холодного запуска модели тоже серьезно возросла.
Сами веса 4-bit квантизованной LLaMa 30B занимают 20 GB на диске, но после оптимизации, со слов автора пул-реквеста, при загрузке модель дает всего 4GB футпринт в RAM. Всё благодаря ленивому чтению с помощью mmap, который подгружает с диска в RAM только нужные в текущий момент страницы памяти.
Каждый день мы видим новые оптимизации и трюки. Модели становятся меньше, быстрее и мощнее, что расширяет их область применения и доступность. Это не может не радовать. Не все жезакрытому AI OpenAI у себя в закромах держать.
@ai_newz
Блин, как здорово, когда что-то в опен-соурсе допиливается коллективным разумом до невероятных результатов.
Чел отимизировал загрузку весов в LLaMa.cpp с помощью mmap, и теперь инференс 30B модели можно гонять на CPU на Линуксе, используя меньше 6 GB RAM 🤯. Скорость холодного запуска модели тоже серьезно возросла.
Сами веса 4-bit квантизованной LLaMa 30B занимают 20 GB на диске, но после оптимизации, со слов автора пул-реквеста, при загрузке модель дает всего 4GB футпринт в RAM. Всё благодаря ленивому чтению с помощью mmap, который подгружает с диска в RAM только нужные в текущий момент страницы памяти.
Каждый день мы видим новые оптимизации и трюки. Модели становятся меньше, быстрее и мощнее, что расширяет их область применения и доступность. Это не может не радовать. Не все же
@ai_newz
Источник: эйай ньюз
2023-04-01 09:29:23