背景
现在大语言模型越来越大,占用的内存越来越多,这导致内存较小的设备无法体验大模型的效果。transformer提供了将一个大模型分别加载在gpu和cpu上的方法。
加载方法
- 以多模态模型BLIP2为例,将其语言模型放在gpu上,其余部分放在cpu上。配置加载预加载模型的
device_map.device_map可以设置为auto,则根据设备的显存情况,自动加载在gpu或者cpu上。 - 使用BLIP2模型地址
device_map = {
'language_model':0,\
'language_projection':'cpu', \
'qformer':'cpu',

文章介绍了如何通过Transformer技术,如BLIP2模型,将大语言模型的部分加载到GPU,其余部分到CPU,以适应内存限制设备。实验表明,合理分配可以显著减少内存消耗并提高运行效率。
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