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大模型要占你多少内存?这个神器一键测量,误差低至0.5MB,免费可用

2023-09-01 AI梦工厂 来源:区块链网络

原文来源:量子位

图片来源:由无界 AI? 生成

大模型训练推理要用多少内存?

打开这个网页一测便知,测量误差小至0.5MB。

比如模型bert-base-case Int8估计占用413.18 MB内存,实际占用为413.68MB,相差0.5MB,误差仅有0.1%。

操作也很简单,输入模型名称,选择数据类型即可。

这就是HuggingFace Space上的最新火起来工具——Model Memory Calculator,模型内存测量器,在网页端人人可体验。

要知道,跑大模型最头疼的问题莫过于:GPU内存够吗?

现在能先预估一波、误差很小,让不少人大呼“Great”!

实际推理内存建议多加20%

使用第一步,需要输入模型的名称。

目前支持搜索在HuggingFace Transformers库和TIMM库中的模型。

比如想要看GLM-6B的情况,可以输入“THUDM/chatglm-6b”。

不过有一些模型会存在限制,需要获取API token后才能开始计算,比如Llama-2-7b。

我们找了几个大模型实测,可以看到当模型规模达到百亿参数后,内存要求被直线拉高。

基础版的BERT还是对GPU相当友好滴

而在实际推理过程,EleutherAI发现需要在预测数据基础上,预留20%的内存。具体举例如下:

作者小哥热衷开源项目

最后来介绍一下带来这个项目的小哥Zach Mueller。

他本科毕业于西佛罗里达大学,主修软件设计与开发,热衷开源,在GitHub有1k粉丝。之前做过很多和Fast.ai框架有关的开源项目。

传送门:https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage

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编译者/作者:AI梦工厂

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知识 大模型
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