一张消费级4090跑glm-4-9b-chat-1m？这份极限“抠门”的量化与显存优化指南请收好
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/THUDM/glm-4-9b-chat-1m 引言：4090用户的痛点与解决方案
你是否也曾面临这样的困境：明明拥有一张NVIDIA RTX 4090显卡（24GB显存），却在尝试运行GLM-4-9B-Chat-1M这样的大语言模型时，被无情的"Out Of Memory"错误打断？别担心，你不是一个人。本文将为你揭示如何通过一系列精心设计的量化与显存优化技巧，让这张消费级显卡也能流畅运行GLM-4-9B-Chat-1M模型，实现长文本对话与推理。
读完本文后，你将能够：
- 理解GLM-4-9B-Chat-1M模型的显存需求与4090显卡的局限性
- 掌握多种量化技术（INT4/INT8/FP16/BF16）的应用与效果对比
- 学会使用模型并行、显存优化和推理加速技巧
- 构建一套完整的低显存推理流程，在4090上实现1M上下文长度的对话
一、GLM-4-9B-Chat-1M模型解析
1.1 模型架构概览
GLM-4-9B-Chat-1M是由清华大学知识工程实验室（THUDM）开发的对话模型，是GLM-4系列的重要成员。该模型最大的特点是支持100万（1M）token的上下文长度，这使其在处理长文档理解、多轮对话等任务时具有显著优势。
1.2 显存需求分析
标准的GLM-4-9B模型在FP16精度下需要约18GB的显存（9B参数 × 2字节）。然而，GLM-4-9B-Chat-1M由于支持更长的上下文，还需要额外的显存来存储注意力机制中的键值对（KV Cache）。在1M上下文长度下，KV Cache的显存消耗甚至可能超过模型本身。
对于NVIDIA RTX 4090这样的消费级旗舰显卡（24GB显存），直接以FP16精度加载模型并处理长文本几乎是不可能的。因此，我们需要采用一系列优化策略来降低显存占用。
二、量化技术：用精度换显存
2.1 量化方案对比
量化是降低模型显存占用最直接有效的方法。目前主流的量化方案包括INT8、INT4、BF16等，各有其适用场景和优缺点。
| 量化方案 | 理论显存占用 | 精度损失 | 推理速度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| FP16 | 约18GB | 最小 | 中等 | 大显存显卡，高精度需求 |
| BF16 | 约18GB | 较小 | 中等 | NVIDIA Ampere及以上架构 |
| INT8 | 约9GB | 中等 | 较快 | 平衡显存和精度 |
| INT4 | 约4.5GB | 较大 | 最快 | 显存紧张，对精度要求不高 |
2.2 实现INT4/INT8量化加载
虽然原始代码中没有直接提供量化加载的选项，但我们可以通过Hugging Face Transformers库的bitsandbytes集成来实现。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "THUDM/glm-4-9b-chat-1m"
# INT8量化加载
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
load_in_8bit=True,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# INT4量化加载
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
load_in_4bit=True,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
quantization_config=BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_use_double_quant=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
2.3 混合精度策略
对于对精度要求较高的场景，我们可以采用混合精度策略，即模型主体使用INT8/INT4量化，而关键层（如注意力层）保持FP16/BF16精度。
# 混合精度加载示例
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
load_in_8bit=True,
# 指定不量化的层
quantization_config=BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True,
llm_int8_skip_modules=["lm_head", "output_layer"]
)
)
三、显存优化进阶技巧
3.1 KV Cache优化
KV Cache是存储注意力机制中键（Key）和值（Value）的缓存，其大小与输入序列长度成正比。在处理1M上下文时，KV Cache的显存占用可能成为瓶颈。
实现动态KV Cache管理：
def generate_with_kv_cache_management(model, tokenizer, prompt, chunk_size=2048):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
total_length = inputs.input_ids.shape[1]
generated = []
for i in range(0, total_length, chunk_size):
chunk = inputs.input_ids[:, i:i+chunk_size]
with torch.no_grad():
outputs = model(chunk, use_cache=True)
generated.append(outputs.logits)
# 释放当前块的KV Cache
del outputs.past_key_values
return generated
3.2 模型并行与CPU卸载
当单张显卡显存不足时，可以将模型的不同层分配到不同设备上，包括CPU。这就是所谓的模型并行（Model Parallelism）和CPU卸载（CPU Offloading）。
# 使用device_map实现模型并行和CPU卸载
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto", # 自动分配设备
offload_folder="./offload", # CPU卸载文件夹
trust_remote_code=True
)
device_map参数详解：
- "auto": 自动分配模型到可用设备
- "balanced": 平衡各GPU间的显存使用
- "balanced_low_0": 优先使用显存较小的GPU
- {"": 0, "transformer.layers.0-10": 1}: 手动指定层的设备
3.3 Flash Attention加速与显存优化
GLM-4-9B-Chat-1M支持Flash Attention技术，这是一种高效的注意力计算实现，可以显著降低显存占用并提高推理速度。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
_attn_implementation="flash_attention_2" # 启用Flash Attention
)
Flash Attention的优势：
- 减少内存占用：通过重新计算而非存储中间结果
- 提高计算效率：优化内存访问模式
- 支持更长序列：在有限显存下处理更长文本
四、推理优化：提高速度同时降低显存占用
4.1 VLLM推理引擎
VLLM是一个高性能的LLM服务库，它实现了PagedAttention技术，可以有效管理KV Cache，大幅提高吞吐量并降低显存占用。
from vllm import LLM, SamplingParams
# VLLM加载模型
model = LLM(
model="THUDM/glm-4-9b-chat-1m",
tensor_parallel_size=1, # 使用的GPU数量
gpu_memory_utilization=0.9, # GPU内存利用率
quantization="awq", # 可选：使用AWQ量化
max_num_batched_tokens=8192, # 批处理大小
trust_remote_code=True
)
# 推理参数
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.7,
top_p=0.9,
max_tokens=1024
)
# 推理
prompts = ["你好，请介绍一下你自己。"]
outputs = model.generate(prompts, sampling_params)
# 输出结果
for output in outputs:
print(output.prompt)
print(output.outputs[0].text)
4.2 模型编译优化
PyTorch 2.0引入的torch.compile可以显著提高模型推理速度，同时可能降低显存占用。
# 使用torch.compile优化模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
# 编译模型
model = torch.compile(model, mode="max-autotune") # 最大化自动优化
# 推理
inputs = tokenizer("你好，请介绍一下GLM-4模型。", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
4.3 推理参数调优
合理设置推理参数不仅可以提高生成质量，还能有效控制显存占用：
def optimized_generate(model, tokenizer, prompt, max_new_tokens=1024):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
# 优化的生成参数
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=max_new_tokens,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
repetition_penalty=1.05,
# 显存优化参数
use_cache=True,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
# 渐进式生成
num_return_sequences=1,
# 减少中间结果存储
output_scores=False,
return_dict_in_generate=False
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
五、完整优化方案与实践
5.1 4090显卡优化配置
基于NVIDIA RTX 4090（24GB）的最优配置方案：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
def load_optimized_glm4():
model_id = "THUDM/glm-4-9b-chat-1m"
# 量化加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
# 使用Flash Attention
_attn_implementation="flash_attention_2",
# 启用8位量化
load_in_8bit=True,
# 量化配置
quantization_config=BitsAndBytesConfig(
load_in_8bit=True,
llm_int8_threshold=6.0
)
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
# 编译模型以提高速度
model = torch.compile(model, mode="max-autotune")
return model, tokenizer
5.2 长文本处理策略
处理1M上下文长度的文本时，需要特别注意显存管理：
def process_long_text(model, tokenizer, text, chunk_size=16384):
"""
分块处理长文本，每块处理后释放显存
"""
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=False)
input_ids = inputs.input_ids[0].to("cuda")
# 将长文本分块
chunks = []
for i in range(0, len(input_ids), chunk_size):
chunks.append(input_ids[i:i+chunk_size])
results = []
past_key_values = None
for i, chunk in enumerate(chunks):
print(f"Processing chunk {i+1}/{len(chunks)}")
with torch.no_grad():
outputs = model(
chunk.unsqueeze(0),
past_key_values=past_key_values,
use_cache=True if i < len(chunks)-1 else False
)
# 提取结果
logits = outputs.logits
results.append(logits)
# 更新past_key_values，为下一块做准备
if i < len(chunks)-1:
past_key_values = outputs.past_key_values
else:
# 最后一块，释放past_key_values
past_key_values = None
del outputs
return results
5.3 监控与调试显存使用
在优化过程中，实时监控显存使用情况非常重要：
import torch
def print_gpu_memory_usage():
"""打印GPU内存使用情况"""
allocated = torch.cuda.memory_allocated() / (1024 ** 3)
reserved = torch.cuda.memory_reserved() / (1024 ** 3)
print(f"GPU Memory: Allocated {allocated:.2f}GB, Reserved {reserved:.2f}GB")
# 使用示例
model, tokenizer = load_optimized_glm4()
print_gpu_memory_usage() # 打印初始内存使用
# 推理
prompt = "你好，请介绍一下GLM-4-9B-Chat-1M模型的特点。"
output = model.generate(**tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda"), max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
print_gpu_memory_usage() # 打印推理后内存使用
六、总结与展望
通过本文介绍的量化技术、显存优化和推理加速方法，我们成功地在NVIDIA RTX 4090这样的消费级显卡上运行了GLM-4-9B-Chat-1M模型。主要优化点包括：
1.** 量化技术 ：使用INT8量化将模型显存占用减少约50% 2. 高效注意力实现 ：Flash Attention降低显存占用并提高速度 3. 显存管理 ：KV Cache优化和分块处理长文本 4. 推理引擎 **：使用VLLM等优化引擎提高吞吐量
未来优化方向
1.** 更先进的量化技术 ：如GPTQ、AWQ等4位量化方案 2. 模型剪枝 ：移除冗余参数，进一步减小模型体积 3. 动态精度调整 ：根据任务需求动态调整不同层的精度 4. 稀疏激活 **：只计算注意力中的重要部分，减少计算量
希望本文提供的优化指南能够帮助你充分利用现有硬件资源，体验GLM-4-9B-Chat-1M带来的强大长文本处理能力。如果你有任何优化经验或发现，欢迎在评论区分享交流！
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附录：常见问题与解决方案
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型加载时OOM | 1. 使用更低精度量化 2. 启用CPU卸载 3. 减少同时加载的模型数量 |
| 推理速度慢 | 1. 启用Flash Attention 2. 使用torch.compile 3. 尝试VLLM引擎 |
| 长文本处理失败 | 1. 分块处理文本 2. 禁用KV Cache 3. 降低batch size |
| 生成质量下降 | 1. 提高量化精度 2. 调整推理参数（temperature, top_p） 3. 禁用某些激进优化 |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
