Как можно оптимизировать использование памяти для работы с LLaMA моделями?

Несколько способов оптимизировать использование памяти для работы с LLaMA-моделями:

• Использовать специализированное программное обеспечение. www.braintools.ru Программные фреймворки, такие как TensorRT-LLM (NVIDIA) или vLLM, оптимизируют выполнение LLM на конкретном оборудовании, используя специфические инструкции и механизмы кэширования. www.braintools.ru
• Квантовать модель. qudata.com Это процесс сжатия модели путём уменьшения количества битов, необходимых для представления каждого параметра. qudata.com Квантование позволяет сократить требования к памяти в 2–4 раза. www.braintools.ru
• Использовать смешанную точность обучения. www.tutorialspoint.com При таком подходе для всех вычислений используются 16-разрядные числа с плавающей запятой меньшей точности, за исключением фактических операций, которые сохраняются как 32-разрядные. www.tutorialspoint.com Это сокращает использование памяти и повышает скорость обучения. www.tutorialspoint.com
• Использовать предварительно обученные модели. www.tutorialspoint.com Это позволяет модели сконцентрироваться на повторном использовании и адаптации своих знаний к конкретной задаче. www.tutorialspoint.com
• Оптимизировать подсказки. habr.com Для этого можно использовать модели памяти с нейронным вниманием (NAMM). habr.com Такие модели решают, «запоминать» или «забывать» каждый заданный токен, хранящийся в памяти LLM. habr.com Это позволяет трансформерам отбрасывать бесполезные или избыточные детали и сосредотачиваться на самой важной информации. habr.com