4GB 비디오 메모리(VRAM)로 70B 대규모 모델(LLM) 구동? 이게 진짜 가능해졌습니다!
요약
AirLLM이 계층적 추론(Layer-wise Inference) 방식을 통해 4GB VRAM 환경에서도 70B 규모의 대규모 언어 모델을 구동할 수 있는 기술을 선보였습니다. 모델을 한 번에 로드하지 않고 층별로 로드하여 계산하는 혁신적인 접근법을 사용합니다.
핵심 포인트
- 계층적 추론 방식을 통한 VRAM 사용량 최소화
- 4GB의 저사양 GPU에서도 70B 모델 구동 가능
- 100% 오픈 소스로 공개되어 누구나 활용 가능
4GB 비디오 메모리(VRAM)로 70B 대규모 모델(LLM) 구동? 이게 진짜 가능해졌습니다!
AirLLM이 기발한 방식을 선보였습니다. 바로 계층적 추론(Layer-wise Inference) 방식입니다. 모델을 한꺼번에 비디오 메모리(VRAM)에 밀어 넣는 대신, 한 층씩 로드하여 계산이 끝나면 바로 버리는 방식을 통해 거대한 모델을 작은 그래픽 카드에 억지로 끼워 넣었습니다.
가장 놀라운 점은 100% 오픈 소스(Open Source)라는 것입니다. 무료 사용 주의보⚠️
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