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English(EN) Strata splits a 125B MoE across GPU, RAM, and SSD. Linux quickstart, RAM math on a 64 GB box, and why sub-Q4 quants break tool calls in agent workloads. # LLM #

Strata 实现 125B MoE LLM 在 GPU、RAM 和 SSD 上的部署

Strata 开发了一种方法,可以将一个拥有 1250 亿参数的专家混合(MoE)模型分布在图形处理单元(GPU)、随机存取存储器(RAM)和固态驱动器(SSD)上。这种方法旨在通过利用不同类型的存储来提高大型模型的可用性。该项目还包括一个 Linux 快速入门指南,并讨论了量化级别对代理工作负载中工具调用的影响。 AI

影响 使得在不太专业的硬件上部署更大的模型成为可能,从而可能降低运行先进 AI 的门槛。

排序理由 该条目描述了一种部署现有 LLM 架构的技术方法,而不是新的模型发布或基础研究。

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Strata 实现 125B MoE LLM 在 GPU、RAM 和 SSD 上的部署

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该条目描述了一种部署现有 LLM 架构的技术方法,而不是新的模型发布或基础研究。
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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    Strata将125B MoE模型拆分至GPU、RAM和SSD。Linux快速入门,64GB内存下的RAM计算,以及为何sub-Q4量化会破坏代理工作负载中的工具调用。# LLM #

    Strata splits a 125B MoE across GPU, RAM, and SSD. Linux quickstart, RAM math on a 64 GB box, and why sub-Q4 quants break tool calls in agent workloads. # LLM # AI # SelfHosting # Linux # NVidia # Hardware # llamacpp # AICoding https://www. glukhov.org/llm-hosting/strata /strata-…