在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)这个实验,最后无法访问网址
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深入理解GPU内存分配:机器学习工程师的实用指南与实验
给定一个模型架构、数据类型、输入形状和优化器,你能否计算出前向传播和反向传播所需的GPU内存量?要回答这个问题,我们需要将流程分解为基本组件,并从底层理解内存需求。以下实验(可以在Google Colab上运行)将帮助你理解核心概念。 预留与分配 PyTorch预留了更多内存,但只分配所需的内存。这样做是为了在需要更多内存时能够快速分配,而不是进行昂贵的预留操作。我们只关心内存分配,而不关心...
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