大模型算法岗面试题系列（五十五）| 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法?

面试题：有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法?

参考答案

在大模型面试中，关于节省内存的训练、微调、推理方法的问题，以下是一些关键的策略和技术：

1）训练过程中的省内存方法：

• 模型剪枝：

  通过剪枝去除模型中不重要的连接或神经元，减少模型大小，从而节省内存。

• 知识蒸馏：

  使用一个大型教师模型来训练一个更小的学生模型。学生模型学习教师模型的输出，而不是直接从数据中学习，这样可以显著减少模型大小。

• 参数共享：

  在模型的不同部分之间共享参数，减少总参数量。

• 低秩分解：

  对模型权重进行低秩分解，减少存储和计算需求。

• 使用混合精度训练：

  结合使用16位和32位浮点数进行训练，可以减少内存使用并加快训练速度。

• 梯度检查点：

  在训练过程中，只存储部分中间梯度，并在需要时重新计算其他梯度，以减少内存占用。

• 层卸载：

  将部分层卸载到磁盘，仅在需要时加载到内存中。

2）微调过程中的省内存方法：

• 冻结预训练层：

  在微调时冻结预训练模型的权重，只更新最后一层或少数几层，减少内存需求。

• 使用Adapter层：

  在预训练模型中插入小的Adapter层来学习特定任务，而不是更新整个模型。

• 参数高效微调：

  采用参数高效的微调方法，如P-tuning或LoRA，只更新少量的参数。

3）推理过程中的省内存方法：

• 模型量化：

  将模型的权重从浮点数转换为整数，减少模型大小并加速推理。

• 权重剪枝：

  在推理前进一步剪枝，去除不重要的权重，减少模型大小。

• 使用高效的推理引擎：

  使用专门为推理优化的引擎，如TensorRT或ONNX Runtime，它们可以优化模型以减少内存占用。

• 模型蒸馏：

  使用蒸馏后的学生模型进行推理，该模型更小，内存占用更少。

• 动态推理：

  在推理时动态加载和卸载模型层，只保留当前需要的层在内存中。

• 使用GPU/TPU等专用硬件：

  利用GPU或TPU等硬件的高效内存管理，减少内存占用。

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文末

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