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不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结

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大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务，识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高，而且比较难以估计。与推理不同，微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。

不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结_第1张图片

在此前的文章中，我们已经解释了大模型推理和显存之间的估算方法：需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型？大语言模型参数规模与显存大小的关系估算方法~。即大模型推理显存约等于模型参数乘以2，而微调则只给了方法没有具体公式。

不同参数规模的大模型在不同微调方法下所需的显存大小，十分有参考意义：

微调方法 模型精度 70亿参数模型 130亿参数模型 300亿参数模型 650亿参数模型 8x7B（MoE）
Full 16 160GB 320GB 600GB 1200GB 1000GB
Freeze 16 20GB 40GB 120GB 240GB 200GB
LoRA 16 16GB 32GB 80GB 160GB 120GB
QLoRA 8 10GB 16GB 40GB 80GB 80GB
QLoRA 4 6GB 12GB 24GB 48GB 32GB

这里的微调方法介绍参考和数据来源见原文：不同参数规模大语言模型在不同微调方法下所需要的显存总结 | 数据学习者官方网站(Datalearner)

这里比较重要的参考是8×7B的MoE模型。这个显然就是前段时间刚刚发布的Mixtral大模型（即Mistral 8×7B MoE，详情参考：MistralAI的混合专家大模型Mistral-7B×8-MoE详细介绍，效果超过LLaMA2-70B和GPT-3.5，推理速度快6倍）。这个模型实际参数450亿，每次推理只会激活120亿的参数。这个模型在微调的时候需要的显存大小和450亿参数规模的模型相当。也就是说，MoE最大的优点应该是提升推理速度。推理现存与微调显存实际上不会有什么优势（根据实际测试，Mixtral 8×7B MoE推理最少也要90多G的显存）。如果使用QLoRA方法，那么显存大小会显著降低。不过，这也会降低一点精度。

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    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
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