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不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结 | 数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051703254378255

大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务，识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高，而且比较难以估计。与推理不同，微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。

在此前的文章中，我们已经解释了大模型推理和显存之间的估算方法：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？大语言模型参数规模与显存大小的关系估算方法~。即大模型推理显存约等于模型参数乘以2，而微调则只给了方法没有具体公式。

不同参数规模的大模型在不同微调方法下所需的显存大小，十分有参考意义：

微调方法	模型精度	70亿参数模型	130亿参数模型	300亿参数模型	650亿参数模型	8x7B（MoE）
Full	16	160GB	320GB	600GB	1200GB	1000GB
Freeze	16	20GB	40GB	120GB	240GB	200GB
LoRA	16	16GB	32GB	80GB	160GB	120GB
QLoRA	8	10GB	16GB	40GB	80GB	80GB
QLoRA	4	6GB	12GB	24GB	48GB	32GB

这里的微调方法介绍参考和数据来源见原文：不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结 | 数据学习者官方网站(Datalearner)

这里比较重要的参考是8×7B的MoE模型。这个显然就是前段时间刚刚发布的Mixtral大模型（即Mistral 8×7B MoE，详情参考：MistralAI的混合专家大模型Mistral-7B×8-MoE详细介绍，效果超过LLaMA2-70B和GPT-3.5，推理速度快6倍）。这个模型实际参数450亿，每次推理只会激活120亿的参数。这个模型在微调的时候需要的显存大小和450亿参数规模的模型相当。也就是说，MoE最大的优点应该是提升推理速度。推理现存与微调显存实际上不会有什么优势（根据实际测试，Mixtral 8×7B MoE推理最少也要90多G的显存）。如果使用QLoRA方法，那么显存大小会显著降低。不过，这也会降低一点精度。

原文来自DataLearnerAI：不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结 | 数据学习者官方网站(Datalearner)

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