эйай ньюз

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 же закрытому AI OpenAI у себя в закромах держать.

@ai_newz

🔥275👍30🤯19❤16👎1🤬1

www.group-telegram.com/us/ai_newz.com/1831

20.4K viewsedited  Apr 1, 2023 at 09:29

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 же закрытому AI OpenAI у себя в закромах держать.

@ai_newz

BY эйай ньюз