趋近智
了解大型语言模型大小与硬件需求
章节 1: 大型语言模型及其规模介绍
什么是大型语言模型（LLM）？
了解模型参数
模型大小如何衡量
不同模型大小的例子
章节 2: 人工智能必需的硬件组件
中央处理器 (CPU)
随机存取存储器 (RAM)
图形处理器 (GPU)
视频内存 (VRAM)
TPU简要介绍
章节 3: 模型大小与硬件需求的关联
模型参数与内存占用
数据类型与精度 (FP16, INT8)
量化简介
计算需求 (FLOPS)
内存带宽的重要性
章节 4: 运行LLM：推理与训练
什么是模型推理？
推断的硬件需求
什么是模型训练？
训练的硬件需求
专注于推理需求
章节 5: 估算硬件需求
显存需求估算：参数量经验法则
考虑激活内存
影响实际使用量的因素
检查硬件配置
实践：简单的显存估算
专注于推理需求
这部分内容有帮助吗？
- Inference, Hugging Face, 2024 (Hugging Face) - 此文档提供了使用Transformers库对各类LLM进行推理的实用指南和代码示例，内容包括硬件考量、优化技术和部署策略。
- Generative AI with Large Language Models, DeepLearning.AI and Amazon Web Services, 2024 (Coursera) - 本在线课程概述了LLM，涵盖了其架构、训练、微调以及部署和推理的实践方面，包括硬件考量。