在本地运行 Llama 3 和 Gemma 等大型语言模型需要仔细考虑 VRAM 使用情况，这不仅包括模型权重，还包括 KV 缓存和开销。KV 缓存对于在文本生成过程中保持上下文至关重要，它会随着提示长度而扩展，并且在更高的上下文窗口下，其占用内存可能远远超过模型权重所需的内存。例如，在 128K 上下文下运行 Llama 3 8B 需要一张 24GB 的显卡，而 Gemma 2 9B 由于 KV 缓存更大，尽管参数数量相似，但比 Llama 3 8B 需要更多的 VRAM。 AI
影响 理解模型权重之外的 VRAM 需求对于优化本地 LLM 部署和管理硬件成本至关重要。
排序理由 该条目详细介绍了运行本地 LLM 的 VRAM 需求的技术研究，包括数学分析和模型之间的比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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