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Basic-UI-for-GPT-J-6B-with-low-vram

Basic-UI-for-GPT-J-6B-with-low-vram

低显存系统运行GPT-J-6B的实用方法

本项目介绍了一种使用RAM、VRAM和固定内存在低显存系统上运行GPT-J-6B的方法，包含详细的设置与运行指南以及性能测试数据，适合硬件资源有限的用户使用。

GPT-J-6B低vram系统内存性能损耗模型下载Github开源项目
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项目介绍：Basic-UI-for-GPT-J-6B-with-low-vram

项目背景

Basic-UI-for-GPT-J-6B-with-low-vram 是一个项目，旨在帮助用户在低显存的系统上运行 GPT-J-6B 模型。这个项目通过综合利用系统的 RAM、VRAM 以及固定内存来实现这一目标。该模型虽然功能强大，但也有高内存需求的问题，这给普通用户的使用造成了困难。通过这个项目，更多普通配置的电脑也能运行这一模型，进一步拓展了大模型的应用范围。

当前的问题

项目在实现过程中，发现了一些权重存储方面的问题，尤其是在 Google Drive 链接中的权重文件。可能是由于 16 位精度转换不佳，导致了一定的性能损失。用户在使用时需要留意这一点，可能需要等到问题得到全面解决后，性能才会完全恢复。

如何运行

要运行 GPT-J-6B，这里提供了一些步骤：

  1. 通过以下命令安装相关库：

    pip install git+https://github.com/finetuneanon/transformers@gpt-neo-localattention3

  2. 下载模型： 用户可以通过指定的链接下载模型，该模型按照某种特定方式保存，以便在低配置电脑上运行。

性能测试

测试环境 1

  • 系统配置：

    • 16 GB DDR4 内存
    • NVIDIA 1070 8GB 显卡
    • 23 个内存块，其中 18 个为共享/固定内存块

  • 运行时间：

    • 单次模型运行耗时约 6.5 秒
    • 在 2000 token 上下文情况下，生成 25 个 token 需要 35 秒，每 token 平均耗时约为 1.4 秒

测试环境 2

  • 系统配置：

    • 16 GB DDR4 内存
    • NVIDIA 1060 6GB 显卡
    • 26 个内存块，其中 18 个为共享/固定内存块

  • 运行时间：

    • 在 2000 token 上下文情况下，生成 25 个 token 需要 40 秒，每 token 平均耗时约为 1.6 秒

小结

Basic-UI-for-GPT-J-6B-with-low-vram 项目为那些高内存需求的大语言模型的普及打开了新的大门。虽然目前在某些方面仍有优化空间，如精度和性能方面的损失，但是通过合理的内存管理策略，这个项目已然能够在很多低配置的电脑上实现模型的顺利运行。适合于对模型性能和内存消耗有较高要求的应用场景。

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