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English(EN) Serving LFM2.5-24B-A2B on one 48 GB GPU: the flags, the traps and what to measure

Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 模型面向代理的单 GPU 部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Liquid AI 开发了 LFM2.5-24B-A2B，这是一款拥有 240 亿参数、专为本地代理部署设计的模型。该模型采用混合专家（MoE）架构，每个 token 仅激活其参数的一小部分，从而提高了效率。尽管体量较大，该模型仍旨在运行在单块 48 GB GPU 上，并拥有 131,072 个 token 的超大上下文窗口。然而，文章指出，实现这种效率取决于具体的配置和服务引擎，批处理请求和模型许可条款可能带来挑战。 AI

影响 为在有限硬件上部署大型语言模型提供了技术指导，有望实现更多本地化 AI 代理解决方案。

排序理由 文章详细介绍了特定 AI 模型在硬件上的部署和配置，而非新的模型发布或重大的行业事件。

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Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 模型面向代理的单 GPU 部署

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · InferenceKey ·

    在单块 48 GB GPU 上部署 LFM2.5-24B-A2B：相关标志、陷阱及测量方法

    <p>Liquid AI built LFM2.5-24B-A2B for agents on your own hardware. It has 24.0B parameters in total, the learned numbers that make up the model. Only 2.45B of them work on each token, the word piece a model reads and writes. Liquid ships an official FP8 checkpoint, a copy that st…

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