TGViewer
Машинное обучение RU Машинное обучение RU @machinelearning_ru · 18.2K subscribers
Post #3524 2.07K
Дообучить 8B-модель теперь можно локально даже на ноутбучной GPU с 4 ГБ VRAM.

Soup держит замороженные веса модели в оперативной памяти и по очереди загружает на GPU только один слой декодера.

За счёт этого пиковое потребление видеопамяти остаётся ниже 4 ГБ.

Заявленные результаты на RTX 3050:

- 3,32 ГБ VRAM в пике
- до 119,6 токена/с
- результат побитово совпадает с обычным запуском
- вся настройка через один YAML-файл

Идея простая: вместо попытки целиком уместить 8B-модель в видеопамять слои последовательно передаются между RAM и GPU.

https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup
  • 🔥 10
  • ❤ 6
  • 👍 4
More from @machinelearning_ru
  1. Sep 20, 2026📌Goldman Sachs повысил прогноз по развитию физического ИИ Финансовый конгломерат обновил…
  2. Sep 18, 2026🧠 ИИ может «думать дольше», не генерируя длинную цепочку рассуждений Исследователи предст…
  3. Sep 17, 2026🔥 Cohere ускорила LLM inference на H100 с помощью megakernel - до 1,58× быстрее vLLM Обыч…
  4. Sep 17, 2026🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно тер…
  5. Sep 17, 2026🔥 China Telecom открыла Xing4.0-29B-A4B - MoE-модель на 29B параметров, где на каждом шаг…
  6. Sep 16, 2026photo post
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →