大模型笔记【2】 LLM in Flash

Apple发布的新文章介绍了一种名为LLMinaFlash的方法,通过在FlashMemory中有效管理和加载大模型的稀疏参数,尤其是利用FeedForward层的稀疏性和SlidingWindow技术,显著减少了DRAM中的内存需求,提高计算效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Apple最近发表了一篇文章,可以在iphone, MAC 上运行大模型:【LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory】。

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主要解决的问题是在DRAM中无法存放完整的模型和计算,但是Flash Memory可以存放完整的模型。但是Flash带宽较低,LLM in Flash通过尽量减少从Flash中加载参数的数量,优化在DRAM中的内存管理,实现在Flash带宽有限的条件下提高计算速度的目的。


这篇文章很多都是工程上的细节,很少理论。下面是这篇论文的总结,如有不对的地方,欢迎私信。

  • 利用FeedForward 层的稀疏度,只加载FeedForward层输入非0和预测输出非0的参数

  • 通过Window Sliding 只加载增量的参数,复用之前的计算,减少需要加载的参数。

  • 将up-projection的row和down-projection的column放在一起存放,这样在flash中可以一次读取比较大的chunk,提高flash的带宽利用效率。

    如下图所示,chunk越大,带宽也就越大,初始加载chunk的latency可以被平摊。

<think>嗯,用户问的是如何在笔记本上部署DeepSeek。首先,我需要明确用户所说的DeepSeek具体指什么。因为DeepSeek可能有不同的产品,比如深度求索公司的AI模型,或者是其他开源项目。这里假设用户指的是DeepSeek的AI模型,比如大语言模型。 接下来,我需要考虑用户的技术背景。笔记本可能指的是笔记本电脑,也可能指Jupyter Notebook,但根据上下文,更可能是指本地电脑。所以用户可能想在个人电脑上部署DeepSeek的模型,比如运行一个本地版本的大模型。 然后,我需要分解部署的步骤。通常,部署这类模型需要几个关键步骤:环境准备、模型获取、依赖安装、运行和测试。还要考虑到不同的操作系统,比如Windows、macOS或Linux,可能会有不同的操作步骤。 首先,环境准备。需要Python环境,可能推荐使用Anaconda来管理虚拟环境。安装CUDA和cuDNN如果使用NVIDIA GPU加速的话。用户需要确认自己的硬件是否符合要求,比如是否有足够的显存,或者是否只能用CPU运行。 然后是获取模型。DeepSeek的模型可能需要从官方网站或Hugging Face等平台下载,可能需要申请权限或者API密钥。如果是开源模型,可以直接下载checkpoint文件。这里需要提醒用户注意版权和许可问题。 安装依赖库,比如PyTorch、Transformers库等。根据是否使用GPU,PyTorch的版本会有不同,需要指导用户正确安装。另外,可能需要其他库,如accelerate、sentencepiece等。 配置模型和代码部分。用户可能需要加载模型,编写推理代码,或者使用提供的示例脚本。这里需要确保代码与模型版本兼容,路径设置正确。 运行过程中可能会遇到问题,比如显存不足,这时候需要建议调整batch size或者使用量化技术。如果用户只有CPU,需要说明速度会较慢,或者建议使用较小的模型。 最后,测试模型,验证是否正常运行,可能通过输入样本问题,查看输出是否符合预期。 另外,需要注意资源限制。大模型通常需要较高的内存和显存,如果用户笔记本配置较低,可能需要推荐较小的模型版本,或者建议使用云端服务。 可能还需要考虑是否支持Fine-tuning,如果用户需要的话,但部署可能只是推理阶段。 总结下来,步骤大致是:确认模型类型和获取方式,准备Python环境,安装依赖,下载模型,编写或调整代码,处理可能的错误,测试运行。同时需要给出常见问题的解决方案,比如显存不足、依赖冲突等。</think>在笔记本上部署DeepSeek(深度求索公司的大模型)可分为以下步骤,请根据硬件条件选择合适方案: $$ \text{部署准备} = \begin{cases} \text{GPU方案} & \text{若配备NVIDIA显卡(推荐RTX 3060+,显存≥8GB)} \\ \text{CPU方案} & \text{若仅有CPU(需≥16GB内存)} \end{cases} $$ 一、基础环境搭建 1. 安装Python 3.8-3.10 ```bash conda create -n deepseek python=3.10 conda activate deepseek ``` 2. 安装PyTorch(根据硬件选择): - GPU用户: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` - CPU用户: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 二、模型获取与安装 1. 通过官方渠道获取模型(需申请权限): ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") ``` 2. 安装依赖库: ```bash pip install transformers accelerate sentencepiece # 可选量化支持 pip install bitsandbytes ``` 三、推理代码示例 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "path/to/your/downloaded_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto") input_text = "中国的首都是" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 四、优化方案(GPU用户) 1. 使用4-bit量化减少显存占用: ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, load_in_4bit=True, device_map="auto" ) ``` 2. 使用FlashAttention加速: ```bash pip install flash-attn ``` 五、常见问题解决 1. 显存不足:尝试减小`max_new_tokens`或启用量化 2. 依赖冲突:使用`pip freeze > requirements.txt`管理依赖版本 3. 下载中断:设置HF镜像源 ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com ``` 注意事项: 1. 7B参数模型需要至少10GB磁盘空间 2. CPU推理时建议使用GGUF量化格式 3. 首次运行会自动下载分词器等组件 4. 建议使用vLLM加速框架提升吞吐量: ```bash pip install vllm from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model=model_path) ``` 请根据实际硬件配置调整模型版本(如选择1.3B/7B等不同规模),完整部署文档建议参考DeepSeek官方GitHub仓库。
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