AirLLM：突破显存限制，让 4GB GPU 也能运行 70B 大模型

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大语言模型（LLM）的参数规模不断扩大，但随之而来的是对计算资源的巨大需求。想要运行一个 70B 参数的模型，通常需要数百 GB 的显存。这无疑提高了使用门槛。今天介绍一个推理加速的库——AirLLM，它让我们可以在仅有 4GB 显存的 GPU 上运行 70B 级别的Qwen,甚至可以在 8GB 显存上运行 405B 的 Llama3.1 。这是如何实现的？让我们一起来了解一下。 AirLLM 的核心原理 AirLLM 的核心思想是基于"分而治之"的策略，通过层次推理（layered inference）来优化内存使用。 层次独立性：大语言模型通常由多个相同的 Transformer 层组成。在推理过程中，每一层只依赖于前一层的输出，这意味着我们可以逐层处理。 动态加载与释放：AirLLM 只在需要时从磁盘加载特定层，完成计算后立即释放内存。这大大减少了同时占用的 GPU 内存。 元设备加载：利用 Hugging Face Accelerate 提供 ………………………………