经过简单设置后,MOSS可以在16GB显存的单张显卡上运行

[lwh9346]

16G显存+32G内存勉强运行，速度比较慢，但也算可以用 只需要把moss_cli_demo.py中31至33行进行简单修改即可

model = load_checkpoint_and_dispatch(
    raw_model, model_path, device_map="auto", no_split_module_classes=["MossBlock"], dtype=torch.float16, max_memory={0: "12GiB", "cpu": "26GiB"}
)

这边最大GPU内存设置为12GB是为了给CUDA kernels留出空间以避免OOM 参考：accelerate usage guides

希望可以帮到没有很多卡的业余玩家

[stevezhang88]

人才啊。 GPU不够的地方用CPU来补充吗？

[stevezhang88]

我使用load in 8 bit， 成功加载模型。运行速度也很快。比你这个方法的速度要快。基本上秒出。 我是3090, 24G , 单卡单机。

[lwh9346]

我使用load in 8 bit， 成功加载模型。运行速度也很快。比你这个方法的速度要快。基本上秒出。 我是3090, 24G , 单卡单机。

不知道load_checkpoint_and_dispatch和load_in_8bit能不能一起用？如果可以的话就可以在更低显存的设备上运行，在中等显存的的机器上避免内存带宽限制导致的性能下降了。

[licongguan]

我使用load in 8 bit， 成功加载模型。运行速度也很快。比你这个方法的速度要快。基本上秒出。 我是3090, 24G , 单卡单机。

请问如何修改代码？

[stevezhang88]

我使用load in 8 bit， 成功加载模型。运行速度也很快。比你这个方法的速度要快。基本上秒出。 我是3090, 24G , 单卡单机。

请问如何修改代码？

https://github.com/OpenLMLab/MOSS/issues/38

[Jack-Ye]

"12GiB"改成"8GiB" 可以在4070ti 12GB的显卡上跑起来， 就是回答需要5分钟

[wktdwktd]

我买的阿里云gpu服务器，30GiB显存，回答都很慢 十几秒，你们怎么忍受的？ max_memory={0: "30GiB", "cpu": "60GiB"}

[PangXitong]

请问您用的是windows系统吗，您能否将您更改后的moss_cli_demo.py发送过来，谢谢！

[wanglaiqi]

尝试使用load_in_8bit 加载 int4的模型，在NVIDIA GeForce RTX 3090 24G一块卡上运行很慢，生成一篇600字的文章要4minute