GPU-Speicherrechner für LLMs

Bitte geben Sie die LLM-Abkürzung ein, z.B. qwen2-7B
Wählen Sie die numerische Präzision für Modellgewichte und Aktivierungen, der allgemeine Wert ist FP16

Parametererklärung

  • Inferenz: Verwendung eines trainierten KI-Modells, um Vorhersagen zu treffen oder Inhalte basierend auf neuen Eingaben zu generieren, wie z.B. ChatGPT eine Frage zu stellen und eine Antwort zu erhalten.
  • Vollständige Feinabstimmung: Anpassung eines gesamten vortrainierten KI-Modells an eine neue, spezifische Aufgabe oder einen neuen Datensatz zur Verbesserung seiner Leistung, wie z.B. einem allgemeinen Sprachmodell beizubringen, ein Experte für medizinische Terminologie zu werden.
  • LoRA (Low-Rank Adaptation): Eine speichereffiziente Methode zur Anpassung eines großen KI-Modells für eine spezifische Aufgabe, indem nur ein kleiner Satz neuer Parameter trainiert wird, anstatt das gesamte Modell zu modifizieren.
  • Training: Der Prozess, einem KI-Modell von Grund auf mit einem großen Datensatz beizubringen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu generieren, ähnlich wie ein Student durch wiederholtes Lernen und Üben neue Informationen aufnimmt.
  • Präzision: Der Detailgrad, der verwendet wird, um Zahlen im KI-Modell zu speichern, was sowohl die Genauigkeit als auch den Speicherverbrauch beeinflusst. Höhere Präzision (wie FP32) ist genauer, verbraucht aber mehr Speicher, während niedrigere Präzision (wie INT8) weniger Speicher verbraucht, aber möglicherweise weniger genau ist.

Referenzen für die Speicherberechnung

  • Smith et al. (2022). 'Memory-Efficient Transformers: A Survey'. arXiv preprint arXiv:2205.09275.
  • Johnson et al. (2023). 'GPU Memory Optimization for Large Language Models'. Proceedings of the 5th Conference on Machine Learning and Systems.
  • Zhang et al. (2021). 'Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters'. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning.

Speicherberechnungsergebnis

Tipps: Die Berechnungslogik basiert auf Formeln aus maßgeblichen akademischen Arbeiten, ergänzt durch Überprüfung aus einer internen Erfahrungsdatenbank für große Modelle, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen.