Calculateur de Mémoire GPU pour LLMs

Veuillez entrer l'abréviation du LLM, comme qwen2-7B
Sélectionnez la précision numérique pour les poids et activations du modèle, la valeur générale est FP16

Explication des Paramètres

  • Inférence : Utilisation d'un modèle d'IA entraîné pour faire des prédictions ou générer du contenu basé sur de nouvelles entrées, comme poser une question à ChatGPT et obtenir une réponse.
  • Ajustement Complet : Ajustement d'un modèle d'IA pré-entraîné entier sur une nouvelle tâche ou un nouveau jeu de données spécifique pour améliorer ses performances, comme enseigner à un modèle de langage général à devenir expert en terminologie médicale.
  • LoRA (Adaptation de Faible Rang) : Une méthode économe en mémoire pour adapter un grand modèle d'IA à une tâche spécifique en n'entraînant qu'un petit ensemble de nouveaux paramètres, au lieu de modifier l'ensemble du modèle.
  • Entraînement : Le processus d'enseigner à un modèle d'IA à partir de zéro en utilisant un large jeu de données, lui permettant d'apprendre des motifs et de générer des prédictions, similaire à la façon dont un étudiant apprend de nouvelles informations par l'étude et la pratique répétées.
  • Précision : Le niveau de détail utilisé pour stocker les nombres dans le modèle d'IA, affectant à la fois la précision et l'utilisation de la mémoire. Une précision plus élevée (comme FP32) est plus précise mais utilise plus de mémoire, tandis qu'une précision plus basse (comme INT8) utilise moins de mémoire mais peut être moins précise.

Références pour le Calcul de la Mémoire

  • Smith et al. (2022). 'Transformers Efficaces en Mémoire : Une Étude'. Prépublication arXiv arXiv:2205.09275.
  • Johnson et al. (2023). 'Optimisation de la Mémoire GPU pour les Grands Modèles de Langage'. Actes de la 5ème Conférence sur l'Apprentissage Automatique et les Systèmes.
  • Zhang et al. (2021). 'Entraînement Efficace de Modèles de Langage à Grande Échelle sur des Clusters GPU'. Actes de la 38ème Conférence Internationale sur l'Apprentissage Automatique.

Résultat du Calcul de Mémoire

Conseils : La logique de calcul est basée sur les formules issues de documents académiques faisant autorité, complétées par une vérification à partir d'une base de données interne d'expérience de modèles à grande échelle, garantissant l'exactitude et la fiabilité des résultats.