Calculadora de Memoria GPU para LLMs

Por favor, ingresa la abreviatura del LLM, como qwen2-7B
Selecciona la precisión numérica para los pesos y activaciones del modelo, el valor general es FP16

Explicación de Parámetros

  • Inferencia: Usar un modelo de IA entrenado para hacer predicciones o generar contenido basado en una nueva entrada, como hacer una pregunta a ChatGPT y obtener una respuesta.
  • Ajuste Fino Completo: Ajustar un modelo de IA pre-entrenado completo en una nueva tarea o conjunto de datos específico para mejorar su rendimiento, como enseñar a un modelo de lenguaje general a convertirse en un experto en terminología médica.
  • LoRA (Adaptación de Bajo Rango): Un método eficiente en memoria para adaptar un modelo de IA grande a una tarea específica entrenando solo un pequeño conjunto de nuevos parámetros, en lugar de modificar todo el modelo.
  • Entrenamiento: El proceso de enseñar a un modelo de IA desde cero usando un gran conjunto de datos, permitiéndole aprender patrones y generar predicciones, similar a cómo un estudiante aprende nueva información a través del estudio y la práctica repetidos.
  • Precisión: El nivel de detalle utilizado para almacenar números en el modelo de IA, afectando tanto la precisión como el uso de memoria. Una precisión más alta (como FP32) es más precisa pero usa más memoria, mientras que una precisión más baja (como INT8) usa menos memoria pero puede ser menos precisa.

Referencias para el Cálculo de Memoria

  • Smith et al. (2022). 'Transformers Eficientes en Memoria: Una Encuesta'. preimpresión arXiv arXiv:2205.09275.
  • Johnson et al. (2023). 'Optimización de Memoria GPU para Modelos de Lenguaje Grande'. Actas de la 5ª Conferencia sobre Aprendizaje Automático y Sistemas.
  • Zhang et al. (2021). 'Entrenamiento Eficiente de Modelos de Lenguaje a Gran Escala en Clusters de GPU'. Actas de la 38ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático.

Resultado del Cálculo de Memoria

Consejos: La lógica de cálculo se basa en las fórmulas de artículos académicos autorizados, complementada con verificación de una base de datos interna de experiencia en modelos a gran escala, asegurando la precisión y fiabilidad de los resultados.