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English(EN) MiniMax-M2 (230B) running from disk on a 32 GB laptop, CPU only

开发者使大型 MiniMax-M2 模型能在 32GB RAM 笔记本电脑上运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者创建了一个名为 Picchio 的 C 语言推理引擎，允许大型专家混合（MoE）模型在内存小于模型大小的系统上运行，方法是从磁盘流式传输专家。该项目最近增加了对 MiniMax-M2 模型（转换为 INT4 后约 122 GB）的支持。该设置在配备 32 GB RAM 和 NVMe SSD 的 12 核笔记本电脑上实现了约 0.48 tokens/秒的性能，证明了缓存大小是性能的关键因素。 AI

影响 使得在消费级硬件上运行大型 AI 模型成为可能，从而可能降低 AI 实验的门槛。

排序理由 该集群描述了一个新的推理引擎，它使得现有模型能在较少硬件上运行，而不是一个新的模型发布或研究突破。

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开发者使大型 MiniMax-M2 模型能在 32GB RAM 笔记本电脑上运行

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该集群描述了一个新的推理引擎，它使得现有模型能在较少硬件上运行，而不是一个新的模型发布或研究突破。
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报道来源 [1]

  1. r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/WritHerAI ·

    MiniMax-M2 (230B) 在 32 GB 笔记本电脑上仅用 CPU 从磁盘运行

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hi all, I've been working on a small hobby project called Picchio, an inference engine in plain C for MoE models bigger than your RAM. It keeps the dense part in memory and reads the experts from the SSD only when they're needed, with a cache for…

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