AirLLM以分层流式加载降低显存
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AirLLM以分层流式加载降低显存
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AI 综述
techNmak 介绍的 AirLLM 通过按层拆分并流式加载模型，可在单张 4GB GPU 上运行 70B 参数语言模型，无需量化、蒸馏或剪枝。 对于受支持的 MoE 模型，AirLLM 只加载路由选中的专家，因为每个 token 通常仅调用部分专家。用户可通过 AutoModel 传入 Hugging Face 仓库 ID，使用 Llama、Qwen 等模型系列。
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最新进展10月26日 17:14
AirLLM：不量化、不裁剪，在单张 4GB GPU 上运行 70B 大模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI HuntAirLLM：不量化、不裁剪，在单张 4GB GPU 上运行 70B 大模型
AirLLM 通过按层拆分并流式加载模型，让 70B 参数语言模型在单张 4GB GPU 上运行，且无需量化、蒸馏或剪枝。对支持的 MoE 模型，它仅流式加载 router 选中的 expert。用户可通过 AutoModel 传入 Hugging Face repo ID，使用 Llama、Qwen 等主流模型系列。
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