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使用LLM VRAM计算器，我发现anthracite-org/magnum-v3-27b-kto消耗的VRAM明显比anthracite-org/magnum-v3-34b多，无论是在EXL2还是GGUF中。

我是不是漏掉了什么？我以为参数数量与VRAM需求有直接的线性关系。

编辑：34b @ 5bpw 在24GB显卡上完美加载32k上下文（q4缓存）。计算器错了 :/

讨论总结

本次讨论主要围绕大型语言模型（LLM）在VRAM消耗方面的一些复杂性展开。发帖者使用了一个LLM VRAM计算器，发现一个27B参数的模型消耗的VRAM比34B参数的模型更多，这与参数数量与VRAM需求直接线性相关的预期不符。评论者们深入探讨了影响VRAM消耗的多个因素，包括GQA因子、模型权重格式（如float32 vs fp16/bf16）、上下文长度等。此外，讨论还涉及了计算器在处理某些模型时的错误，以及用户对更准确计算工具的需求。总体而言，讨论揭示了LLM VRAM消耗的复杂性，并指出了现有计算工具的不足。

主要观点

  1. 👍 LLM的VRAM消耗不仅取决于参数数量，还受其他参数（如GQA因子、头数等）影响。

    • 支持理由：评论者指出，除了神经网络的参数数量外，LLM还有其他参数会影响VRAM的消耗。
    • 反对声音：无明显反对声音。

  2. 🔥 27B参数的模型可能比34B参数的模型需要更多的VRAM。

    • 正方观点：评论者指出，GQA因子（n_gqa）是影响VRAM需求的重要因素，高GQA因子意味着更多的上下文可以适应相同的内存量。
    • 反方观点：无明显反方观点，但有评论指出计算器在处理27B模型时存在错误。

  3. 💡 计算器在处理27B模型时存在错误，误认为模型大小为50B。

    • 解释：通过计算和模型文件大小分析，发现计算器对27B模型的处理存在问题，导致其误认为模型大小为50B。

  4. 💡 anthracite-org上传的模型使用了float32权重，而不是标准的fp16/bf16格式，导致VRAM消耗增加。

    • 解释：评论者指出，LLM VRAM计算器没有考虑到权重格式的差异，导致计算结果不准确。

  5. 💡 用户希望找到一个更准确的计算工具，能够根据硬件配置推荐合适的模型，并提供模型的评分。

    • 解释：现有LLM VRAM计算器的结果与预期不符，用户希望找到一个更准确的计算工具。

金句与有趣评论

  1. “😂 Few_Painter_5588：LLMs have a bunch of other parameters beyond just the number of parameters in the neural network.”

    • 亮点：指出了LLM VRAM消耗的复杂性，不仅仅是参数数量。

  2. “🤔 Downtown-Case-1755：The new one is the opposite, insanely vram efficient, where 134K context takes up like 4GB.”

    • 亮点：强调了新版Command R模型在VRAM效率方面的显著提升。

  3. “👀 Master-Meal-77：The main factor aside from numbers of parameters will be the GQA factor (n_gqa), which dictates how much memory a given context length will take.”

    • 亮点：指出了GQA因子在决定VRAM需求方面的重要性。

  4. “👀 SomeOddCodeGuy：The calculator is acting funny. Looking at the breakdown, it thinks that the model size of a 4.5bpw exl2 of that 27b model would be 28GB. That’s incorrect no matter how you swing it.”

    • 亮点：揭示了计算器在处理27B模型时的错误。

  5. “👀 FullOf_Bad_Ideas：This seems to be due to anthracite-org uploading float32 weights instead of fp16/bf16 standard. Calculator clearly isn’t taking this into consideration.”

    • 亮点：指出了模型权重格式对VRAM消耗的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和问题解决上。大部分评论者对发帖者的问题表示了理解和支持，认为这是一个值得探讨的技术问题。讨论中存在一些对现有计算器准确性的质疑，但整体氛围较为友好，评论者们积极分享自己的见解和经验。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM VRAM消耗的复杂性及其影响因素，如GQA因子、模型权重格式等。
  • 潜在影响：对LLM模型选择和硬件配置的优化有重要指导意义，可能推动更准确的VRAM计算工具的开发。

详细内容：

标题：关于模型 VRAM 需求的热门讨论

最近，Reddit 上有一个帖子引起了广泛关注，标题为“Stupid question: can a 27B require more VRAM than 34B?”。该帖作者使用the LLM VRAM calculator计算后发现，anthracite-org/magnum-v3-27b-kto消耗的 VRAM 比anthracite-org/magnum-v3-34b在 EXL2 和 GGUF 中都要多得多。作者对此感到困惑，因为原以为参数数量与 VRAM 需求有直接线性关系。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

在讨论中，主要观点如下： 有人表示，LLMs 除了神经网络的参数数量外，还有很多其他参数，比如 GQA 因子、头的数量等。比如，Cohere Commad R 34b 消耗的 VRAM 几乎与 70b 的 LLama 模型一样多，谷歌的 Gemma 模型在这方面就很出名，其旧款 Gemma 7b 模型占用的 VRAM 比 llama 7b 还多。 有人称，旧款 Gemma 7b 占用更多 VRAM 是因为它实际上有 9b 参数。 还有人指出，新的 Command R 模型在 VRAM 使用效率方面表现出色，134K 上下文只占用约 4GB。 有人提到，除了参数数量外，主要影响因素是 GQA 因子，它决定了给定上下文长度所需的内存量，GQA 因子越高，相同内存量能容纳的上下文就越多。 有人认为，该计算器表现异常，比如计算 27b 模型的 4.5bpw exl2 模型大小为 28GB，而在 VRAM 计算器中显示为 31.7GB，这显然是错误的。 有人发现这似乎是由于 anthracite-org 上传的是 float32 权重而非 fp16/bf16 标准，计算器未考虑到这一点。 有人询问是否有更好的计算器，希望能输入硬件信息看到可行的选项及相应的评级分数。

讨论中的共识在于，此问题并非愚蠢，而是很有探讨价值的。同时，默认上下文通常是占用内存的最大因素。

通过这次讨论，我们可以看到，模型的 VRAM 需求是一个复杂的问题，受到多种因素的综合影响。