gpu_poor入门指南 - 快速计算LLM所需GPU资源的工具
Ray
gpu_poor入门指南 - 快速计算LLM所需GPU资源的工具
gpu_poor是一个非常实用的在线工具,可以帮助你快速计算运行各种大语言模型(LLM)所需的GPU资源。无论你是想了解自己的GPU能否运行某个模型,还是想估算训练和推理的速度,gpu_poor都能给你很好的参考。
主要功能
- 计算运行LLM所需的GPU显存
- 估算推理速度(token/s)
- 计算微调所需的时间
使用方法
访问https://rahulschand.github.io/gpu_poor/即可使用该工具。你只需要选择:
- 模型大小
- GPU类型
- 量化方案
- 序列长度
- 批处理大小
gpu_poor就会自动计算出所需的GPU显存和推理速度等信息。
支持的技术
- 量化方案:GGML、bitsandbytes、QLoRA等
- 推理框架:vLLM、llama.cpp、Hugging Face等
使用场景
- 检查自己的GPU是否能运行某个LLM
- 估算推理速度
- 计算微调时间
- 确定最大上下文长度和批处理大小
- 选择合适的微调方法(全量、LoRA、QLoRA等)
- 分析GPU显存的使用情况
gpu_poor是开源项目,代码托管在GitHub上。如果你对其实现感兴趣,可以查看源代码并贡献自己的想法。
总之,对于想要入门或深入研究LLM的开发者来说,gpu_poor是一个非常有价值的工具,强烈推荐尝试使用!
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