LLM VRAM -laskin

Mikä on VRAM ja miksi se on tärkeä LLM:ille?

VRAM (Video Random Access Memory) on grafiikkakorttisi erillinen muisti, jota käytetään GPU-laskelmien tietojen tallentamiseen. Kun suoritat Large Language Models (LLM) paikallisesti, koko mallin painot on mahduttava VRAM:iin tehokkaan päätelmän saamiseksi. Toisin kuin järjestelmän RAM, VRAM tarjoaa korkean kaistanleveyden, jota tarvitaan rinnakkaisille laskelmille, jotka tekevät LLM:istä toimivan.

VRAM:in loppuminen pakottaa järjestelmän vaihtamaan tietoja GPU-muistin ja järjestelmän RAM:in välillä, mikä hidastaa tekstin luomista dramaattisesti. Monissa tapauksissa, jos malli ei mahdu VRAM:iin, se ei yksinkertaisesti toimi lainkaan. Tämä tekee VRAM-vaatimusten laskemisesta välttämätöntä ennen kuin lataat tai yrität suorittaa mitään paikallista LLM:ää.

Miten LLM VRAM lasketaan?

LLM:ien VRAM-käyttö koostuu kolmesta pääkomponentista:

1. Mallin painot: Ydinneuroverkkoparametrit. 7 miljardin parametrin malli FP16-muodossa (16-bittinen) käyttää noin 14 GB:a, kun taas sama malli kvantisoidussa 4-bittisessä muodossa käyttää vain noin 4 GB:a.

2. KV Cache: Tekstin luomisen aikana malli tallentaa edellisten tokenien avain-arvo-pareja. Tämä cache kasvaa kontekstin pituuden mukaan ja voi kuluttaa useita gigatavuja pitkissä keskusteluissa.

3. Yleiskustannukset: CUDA-ytimet, aktivaatiotensorit ja kehyksen yleiskustannukset lisäävät tyypillisesti 10-15 % perusvaatimuksiin.

Mallin koon kaava on: (Parametrit × Bitit painoa kohti) ÷ 8 = Koko tavuissa

Työkalun kuvaus

Tämä laskin arvioi VRAM:in, joka vaaditaan Large Language Model -mallin suorittamiseen paikallisesti GPU:lla. Syötä mallin parametrien määrä, valitse kvantisointimuoto ja määritä käytettävissä oleva VRAM nähdäksesi välittömästi, mahtuuko malli ja kuinka pitkää kontekstia voit tukea.

Työkalu tukee kaikkia llama.cpp:n yleisiä kvantisointimuotoja, mukaan lukien GGUF Q2 - Q8 -variantit sekä vakio FP16- ja FP32-tarkkuus. Se laskee myös suurimman kontekstin pituuden, jonka GPU voi käsitellä sen VRAM-kapasiteetin perusteella.

Ominaisuudet

• 20+ kvantisointimuotoa: Täysi tuki GGUF-kvantisointityypeille (Q2_K - Q8_0), i-quants (IQ2-IQ4) ja vakiotarkkuuksille (FP16, FP32, BF16)
• Suosittujen mallien esiasetukset: Nopea valinta yleisille mallin kooille 1 miljardista 405 miljardiin parametriin, mukaan lukien Llama 3, Mistral, Qwen ja Phi -mallit
• GPU-esiasetukset: Ennalta määritetyt VRAM-määrät suosituille kuluttaja- ja ammattilais-GPU:ille GTX 1650:sta H100:aan
• Kontekstin pituuden laskeminen: Laskee automaattisesti suurimman kontekstiikkunan, jonka GPU voi tukea
• Reaaliaikaiset tulokset: Välitön palaute parametrien säätämisen yhteydessä

Käyttötapaukset

Ennen mallin lataamista: Tarkista, toimiiko malli laitteistollasi ennen kuin käytät aikaa 50+ GB:n tiedoston lataamiseen. Tiedä etukäteen, mikä kvantisointitaso sinun on käytettävä GPU:usi sovittamiseksi.

Päätelmäasetusten optimointi: Etsi tasapaino mallin laadun (korkeampi kvantisointitaso) ja kontekstin pituuden välillä. Joskus Q6:sta Q4:ään siirtyminen antaa sinulle mahdollisuuden kaksinkertaistaa kontekstiikkunasi.

GPU-päivitysten suunnittelu: Vertaa, kuinka eri GPU:t käsittelisivät kohdemallejasi. Näe tarkasti, kuinka paljon VRAM:ia tarvitset Llama 70B:n tai muiden suurten mallien mukavaan suorittamiseen.

Tuetut kvantisointimuodot

Kuinka se toimii

Laskin käyttää näitä kaavoja:

Mallin koko (GB) = (Parametrit miljardeissa × 10⁹ × bitit painoa kohti) ÷ 8 ÷ 10⁹

KV Cache (GB) ≈ (Parametrit × Kontekstin pituus ÷ 1000 × 0,5) ÷ 1000

Yhteensä VRAM = Mallin koko + KV Cache + 10 % yleiskustannukset

KV cache -kaava on yksinkertaistettu approksimaatio. Todellinen KV cache -koko riippuu mallin arkkitehtuurista (kerrosten lukumäärä, huomion päät ja pään dimensiot), mutta tämä arvio toimii hyvin useimmille transformer-pohjaisille LLM:ille.

Vinkit

• Aloita Q4_K_M:llä: Tämä kvantisointitaso tarjoaa parhaan tasapainon laadun ja koon välillä useimmissa käyttötapauksissa
• Jätä liikkumavaraa: Tavoittele 1-2 GB vapaata VRAM:ia välttääksesi muistin loppumisen virheet pidemmissä luomisissa
• Harkitse kontekstin tarpeita: Jos tarvitset pitkää kontekstia (8K+), saatat joutua käyttämään aggressiivisempaa kvantisointia
• Useat GPU:t: Monigpu-asetuksissa voit usein jakaa malleja korttien välillä, mutta tämä laskin olettaa yksittäisen GPU:n käytön

Rajoitukset

• KV cache -arviot ovat approksimaatioita tyypillisten transformer-arkkitehtuurien perusteella
• Todellinen VRAM-käyttö vaihtelee päätelmäkehyksen mukaan (llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM)
• Ei ota huomioon erä-päätelmää tai spekulatiivisen dekoodauksen yleiskustannuksia
• Flash Attention ja muut optimoinnit voivat vähentää todellisia vaatimuksia
• Joillakin malleilla on epätyypillisiä arkkitehtuureja, jotka voivat käyttää enemmän tai vähemmän muistia

UKK

K: Miksi mallistani käytetään enemmän VRAM:ia kuin laskettu? V: Laskin tarjoaa perusarviot. Päätelmäkehykset lisäävät omaa yleiskustannuksensa, ja jotkut operaatiot vaativat väliaikaisia puskureita, jotka lisäävät huippukäyttöä.

K: Voinko suorittaa malleja, jotka ovat suurempia kuin VRAM:ini CPU-siirtämisen avulla? V: Kyllä, työkalut kuten llama.cpp tukevat osittaista GPU-siirtämistä, mutta suorituskyky laskee merkittävästi. Tämä laskin keskittyy täyteen GPU-päätelmään.

K: Mitä kvantisointia minun pitäisi käyttää? V: Useimmille käyttäjille Q4_K_M tarjoaa erinomaisen laadun noin 4,85 bitillä painoa kohti. Jos sinulla on ylimääräistä VRAM:ia, Q5_K_M tai Q6_K tarjoavat hieman paremman laadun. Käytä Q2/Q3-muotoja vain, jos se on ehdottoman välttämätöntä.

K: Kuinka tarkkoja nämä arviot ovat? V: 10-20 % sisällä useimmille yleisille malleille. Todellinen käyttö riippuu tietystä mallin arkkitehtuurista, päätelmätaustasta ja ajonaikaisista asetuksista.