随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)如千问大模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而,这些模型在运行过程中对内存资源的需求巨大,成为研究和应用中的关键问题。本文将深入探讨千问大模型的内存占用情况,分析其背后的资源消耗,并提出相应的优化策略。
内存占用分析
模型参数(权重) 模型参数是LLM的核心组成部分,它们定义了模型处理输入数据的方式。在千问大模型中,参数数量庞大,直接影响到内存占用。
键值(KV)缓存内存 LLM在推理过程中,需要频繁访问和更新键值对,这些操作会占用大量的KV缓存内存。 内存计算:根据具体模型和操作,KV缓存内存可能占用数百GB。
激活和临时缓冲区 在模型推理过程中,激活和临时缓冲区也会占用一定内存。 内存计算:激活和临时缓冲区内存占用与模型大小和工作负载特性相关。
开销 除了模型本身外,并行处理或分布式计算中的开销也会增加内存占用。
优化策略
Paged Attention Paged Attention是一种先进的优化技术,可以显著减少内存消耗并提升吞吐量。
vLLM服务系统 vLLM服务系统通过虚拟化技术,将多个LLM实例共享同一物理内存,进一步提高内存利用率。
实际案例
以千问1.8B参数的模型为例,量化后模型大小为1.31GB,加载后基础内存占用也在1.3GB。在i5-12600K CPU上4线程可以达到14-15token/s,对终端设备非常友好。
总结
千问大模型等大型语言模型的内存占用是研究和应用中的关键问题。通过分析内存占用情况,并采取相应的优化策略,可以有效降低资源消耗,提高模型性能。未来,随着LLM技术的不断发展,内存优化将更加重要。