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大模型推理和训练所占用的显存怎么估算?

我们训练最常用的优化是Adam,而Adam需要同时维护参数的一阶动量和二阶动量两个状态的变量,也就说优化器使用显存是模型权重的2倍。)来加载模型,这样每个参数只占2个字节,所需显存就降为一半,只需要14G显存,那么一张16G的显卡就可以部署了。这是最基本的,训练模型肯定得先把模型加载进来吧,模型权重所需的显存和模型部署所需的权重是一样的。所以说,如果模型想要训练,只看这3部分,需要的显存是至少推理

#人工智能
大模型推理和训练所占用的显存怎么估算?

我们训练最常用的优化是Adam,而Adam需要同时维护参数的一阶动量和二阶动量两个状态的变量,也就说优化器使用显存是模型权重的2倍。)来加载模型,这样每个参数只占2个字节,所需显存就降为一半,只需要14G显存,那么一张16G的显卡就可以部署了。这是最基本的,训练模型肯定得先把模型加载进来吧,模型权重所需的显存和模型部署所需的权重是一样的。所以说,如果模型想要训练,只看这3部分,需要的显存是至少推理

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#人工智能
​QwQ-32B:让AI在开源界内卷到底!

它不仅是阿里巴巴Qwen团队最新发布的开源模型,更是AI推理界的一名“哲学学生”——深思熟虑、不耻下问,还能给你一份惊艳的数学答卷。问题:在方程 $1 + 2 * 3 + 4 * 5 + 6 * 7 + 8 * 9 = 479$ 中,添加一对括号使等式成立。无论你是技术大牛、数学爱好者,还是对AI未来充满好奇的“哲学学生”,QwQ都为你打开了一扇通往智能边界的新大门。QwQ(发音/kwju:/,像

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#人工智能
不到百行代码实现自然语言数据库查询:解密AI Agent的ReAct框架

在人工智能中,Agent 是一种能够感知环境并采取行动以实现目标的系统。LangChain 提供了一种灵活的 Agent 开发框架,通过整合语言模型(LLMs)和工具(如搜索引擎、数据库等)来解决复杂任务。ReAct 框架是 Agent 设计中的一种关键方法。它将推理(Reasoning)与行动(Acting)相结合,让 Agent 能够通过以下循环来解决问题:推理:基于上下文生成合理的假设。行动

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