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实时 21:48:40
Русский(RU) Блин, и чего я раньше на 4бит квант не перешел 🤦‍♂️ Одна 3090, модель полностью влезла в память с контекстом 128 + DFlash2 моделью на 4 бита. Скорость генерации

4 位量化使大型 AI 模型能够在单块 3090 GPU 上运行

一位 Mastodon 用户分享了他们使用 4 位量化运行 AI 模型的积极体验,指出一块 3090 GPU 可以完全容纳具有 128k 上下文窗口的模型和 DFlash2 模型。他们报告了令人印象深刻的生成速度,即使在大型上下文下也始终高于每秒 38 个 token,在较小上下文下峰值可达每秒 65 个 token。这促使他们考虑将 GPU 升级到 48GB 内存以获得更好的性能。 AI

影响 展示了在消费级硬件上高效部署大上下文模型的能力,可能降低 AI 实验的门槛。

排序理由 关于使用特定硬件和量化技术优化 AI 模型性能的用户体验报告。

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4 位量化使大型 AI 模型能够在单块 3090 GPU 上运行

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Русский(RU) · [email protected] ·

    操,我怎么没早点换成4位量化呢 🤦‍♂️ 一个3090,模型完全载入显存,上下文128 + DFlash2模型,4位。生成速度

    Блин, и чего я раньше на 4бит квант не перешел 🤦‍♂️ Одна 3090, модель полностью влезла в память с контекстом 128 + DFlash2 моделью на 4 бита. Скорость генерации на контексте 100к+ ниже 38 не падает. На мелких контекстах вообще за 50+, в пике 65 видел. Может отдать её чтобы 48 гиг…