核能挑战：8GB显存本地跑Llama 405B！

来吧，直接上干货。今天要聊一个看似离谱但已经可以实现的操作——用一块

的GPU，把Llama 3.1 这个庞然大物跑起来。

先别急，数据对比一下：Llama 405B模型的大小是820GB。8GB显存是它的

，差距大到几乎没法看。

显然，这个模型不可能完整地塞进显卡里。那怎么绕过这个瓶颈？

4bit量化

第一招，4-bit量化。简单说，就是把原本用16-bit浮点数表示的参数，压缩到只用

来表示。这一下，内存占用就缩小了4倍。

量化之后的逻辑也不复杂：所有的浮点数会被分配到4个bit能表达的16个桶里。原先是

这样大到离谱的范围，现在就用16个位置去容纳。乍一听，这事儿靠谱吗？

答案是：非常靠谱。

关键在于，要让这些参数的数值

分配到16个桶里。一般情况下这是不可能做到的——不均匀的话精度损失就会非常大。

好就好在，

。这意味着只需要做个简单的数学变换，理论上就能实现绝对的均匀分布。

当然，现实中没有绝对的完美。再正态的分布里也难免有

，也就是所谓的。打个比方：我的存款可以看成是正态分布里面的正常值，但马斯克的存款，那妥妥就是outlier了。

解决方案就是，单独腾出一块专用空间，把这些异常值特殊记录下来。这就是所谓的

。大量实验已经验证，4-bit量化对大语言模型的精度几乎没有任何损失，。

经过这一轮丧心病狂的4-bit量化，Llama 405B的模型大小成功缩小到了230GB。距离8GB显存，已经

——好吧，确实还差得远，但这只是第一步。

分层推理

第二个魔法是分层推理。

实际上，Transformer的推理过程并不需要把整个模型一次性全部加载进来。每一层单独加载、单独计算，然后继续下一层，完全可以。

Llama 405B在层数上只比上一代增加了50%，到了126层。但注意，它的向量维数增加了一倍，多头注意力头的数量也翻倍了。所以每层的参数量大概是原来的4倍左右。

不过，逐层加载并推理，峰值显存占用只需

左右。这样一来，挑战就变得可行了。

开源项目AirLLM

说到底，AI行业的模型差距正在快速缩小。用什么模型，差异已经不大。越来越多公司开始倾向于

，这样才能真正根据业务需要灵活调整配置。

这种方法已经集成到一个开源的Python项目AirLLM中。任何人拿到手都能用。

安装只需要一条命令：

pip install airllm

然后，几行代码就能跑起来：

from airllm import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("unsloth/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bnb-4bit")

input_text = ['What is the capital of United States?',]

input_tokens = model.tokenizer(input_text,
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=False,
    truncation=True,
    max_length=128,
    padding=False)

generation_output = model.generate(
    input_tokens['input_ids'].cuda(),
    max_new_tokens=10,
    return_dict_in_generate=True)

output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])
print(output)

就是这么简单。理论上，这台8GB显存的机器，已经能跑起405B的模型了。