一般情况下，GPU在进行深度学习推理任务时具有更高的计算性能，因此大语言模型在GPU上的推理速度通常会比在CPU上更快。使用GPU加速推理：为了充分利用GPU的计算能力，通常会使用深度学习框架提供的GPU加速功能，如CUDA或OpenCL。需要注意的是，推理速度还受到模型大小、输入数据大小、计算操作的复杂度以及硬件设备的性能等因素的影响。一般来说，使用GPU进行大语言模型的推理可以获得更快的速度。

以下是一些常见的数据选取方法：在数据选取过程中，需要根据具体任务和需求进行适当的调整和定制。例如，可以使用预训练的模型对领域相关的数据进行预测，将预测结果作为伪标签，然后使用这些伪标签进行模型的训练。如果某个类别的数据样本较少，可以考虑使用数据增强技术或者对该类别进行过采样，以平衡各个类别的数据量。数据质量控制：在进行数据选取时，需要对数据的质量进行控制。数据预处理：在进行数据选取之前，可能需要对

一般情况下，GPU在进行深度学习推理任务时具有更高的计算性能，因此大语言模型在GPU上的推理速度通常会比在CPU上更快。使用GPU加速推理：为了充分利用GPU的计算能力，通常会使用深度学习框架提供的GPU加速功能，如CUDA或OpenCL。需要注意的是，推理速度还受到模型大小、输入数据大小、计算操作的复杂度以及硬件设备的性能等因素的影响。一般来说，使用GPU进行大语言模型的推理可以获得更快的速度。

如果显存占用过多导致资源不足或性能下降，可以考虑调整模型的批量大小、优化显存分配策略或使用更高性能的硬件设备来解决问题。这种策略可以减少显存的分配和释放频率，提高推理效率，但也会导致显存一直占用的现象。中间计算结果占用显存：在推理过程中，模型会进行一系列的计算操作，生成中间结果。模型参数占用显存：大语言模型通常具有巨大的参数量，这些参数需要存储在显存中以供推理使用。因此，在推理过程中，模型参数会占

传统BI工具通常分为数据接入层、分析工具层和基于该工具平台的各种行业应用层面，大模型可以在这些环节发挥作用。在LLM赋能BI的过程中，Text2SQL(或者称为NL2SQL)将自然语言表述的查询语句转化为SQL语句，是构建智能BI不可缺少的步骤。

模型的大小是指模型参数的数量。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数，而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。综上所述，全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前，建议先评估所需的显存量，并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。如果输入数据具有较高的维度，例如图像数据，那么所需的显存量可能会更大。较大的批

适配器微调（Adapter-tuning）是一种用于微调预训练模型的方法，其思路可以概括如下：适配器微调的思路是在预训练模型中添加适配器层，并只微调适配器层的参数，从而保留预训练模型的知识、减少计算量和时间，并提高模型的可解释性和可复用性。冻结其他层：在适配器微调中，通常会冻结预训练模型的其他层，只微调适配器层的参数。学习率调整：在微调过程中，可以使用较小的学习率来微调适配器层的参数，以避免过大的

领域模型微调是指使用预训练的通用语言模型（如BERT、GPT等）对特定领域的数据进行微调，以适应该领域的任务需求。在进行领域模型微调之前，建议仔细阅读所使用模型的文档和示例代码，以了解其具体的数据输入格式要求。数据集应以常见的文件格式（如文本文件、CSV文件、JSON文件等）保存，并确保数据的格式与模型输入的要求一致。对于序列标注任务，每个样本应包含文本和对应的标签序列，可以使用制表符或逗号将文本

综上所述，微调大语言模型所需的显存大小取决于模型的大小、批次大小、序列长度和训练过程中使用的优化算法等因素。如果显存不足以容纳整个批次或序列，可能需要减小批次大小或序列长度，或者使用分布式训练等策略来解决显存不足的问题。需要注意的是，显存需求还受到训练过程中使用的优化算法的影响。对于大型语言模型，如GPT-2、GPT-3等，它们通常具有数亿或数十亿个参数，因此需要大量的显存来存储模型参数和梯度。微

它是 Google 开发的预训练语言模型，于 2018 年 10 月推出。，一站式AI工具、资料、课程资源学习平台，每日持续更新。通过分享最新AI工具、AI资源等，帮助更多人了解使用AI，提升工作和学习效率。它指的是 OpenAI 创建的大型语言模型 (LLM) 系列，以。图片来源：Radford、Narasimhan、Salimans 和 Sutskever，2016 年。它们经过预先训练，并在