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我正在通过让程序分配一块内存来测试内存不足以运行DeepSeek V3 Q4时的情况。当我这么做的时候，性能明显下降，我可以假设如果物理内存确实不足以容纳模型中的所有数据时，情况也是如此。我也在测试一种减轻这种情况下性能损失的方法。我正在尝试ZRAM，它是一个Linux内核模块，可以在内存中创建压缩块设备。（供爱实验的人参考）sudo apt install zram - config会使用ZRAM设置一个系统交换设备，这样当数据从磁盘缓存中被清除时，它首先会进入这个压缩的内存块。sudo nano /etc/default/zramswap会打开配置文件，systemctl restart zramswap会应用配置文件的更改（关于ZRAM可参考谷歌或ChatGPT）。原理是如果压缩足够好，这个交换设备将以压缩形式保存所有原本需要从磁盘驱动器/固态硬盘中检索的数据，由于数据在内存中，检索速度会快得多。我还在试验ZRAM使用的不同压缩算法，直到找到一个看起来速度快的算法。以下是我的进展：内存占用程序在512GB内存中使用150GB内存，不同设备和算法下每秒生成的令牌数不同，最后得出结论这不是对所有可能参数的详尽搜索，实际的内存短缺会导致不同的最优参数，ZRAM有使用成本，但对于内存不足运行模型的服务器有意义，如果决定下载超出我可用内存的Q8模型，我肯定会尝试这种方法，并且激活和停用ZRAM相对容易，如果不想让它占用大部分时间的内存和CPU资源也不是问题，也可以直接压缩模型来确定是否值得以及最优的ZRAM数量，可能还有直接压缩数据的方法但我还不知道。

讨论总结

原帖作者在Linux系统下测试当内存不足以运行DeepSeek V3 Q4时，采用程序分配内存块的方式，探索缓解性能下降的方法，如使用ZRAM，并测试不同压缩算法下的性能表现。评论者们从不同角度进行讨论，如模型压缩效果对使用ZRAM的影响、除ZRAM外的其他内存优化方式、交换机制在不同文本任务中的有效性等，整体讨论氛围较为积极且具有一定的技术深度。

主要观点

  1. 👍 模型已被较好压缩，使用zram收益不大。
    • 支持理由：模型已经过压缩，使用zram可能无法获取更多收益。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 曾经在RAM不太够的情况下运行模型通过交换内存效果也不差。
    • 正方观点：有过类似经验，在RAM不足时通过交换内存也能正常运行模型。
    • 反方观点：无明确反方观点。
  3. 💡 交换机制适用于LLMs的短提示和短生成内容。
    • 解释：长提示和长文本生成时，交换机制会失效。

金句与有趣评论

  1. “😂 segmond: These models are already well compressed, so I don’t think you can gain much by using zram. Take a model and compress it with gzip and see how much you gain.”
    • 亮点：提出模型已被较好压缩，对原帖使用zram的做法提出质疑，并给出验证建议。
  2. “🤔 MoneyPowerNexis: Hmm, zipping DeepSeek - V3 - Q4_K_M/DeepSeek - V3 - Q4_K_M - 00002 - of - 00010.gguf saved 1GB / 43GB so if that is true across the 10 files thats 10GB saved.”
    • 亮点：通过实际操作展示压缩效果，为讨论提供实际数据支持。
  3. “👀 NickNau: Swapping for LLMs tend to work for very short prompts and generations.”
    • 亮点：明确指出交换机制在LLMs中的适用场景为短提示和短生成内容。

情感分析

总体情感倾向为正面且平和，主要分歧点在于使用ZRAM是否能有效提升性能，可能的原因是不同人对模型压缩情况、内存管理机制以及硬件条件的理解和经验不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：利用闲置M.2驱动器增加交换设备、内存交错设置、内存优化等硬件相关话题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些优化方法被证实有效，可能会对LLMs在内存不足情况下的运行效率提升产生积极影响，从而在一定程度上影响相关领域的研究和应用开发。

详细内容：

《关于在 Linux 上处理内存不足以运行 DeepSeek V3 Quant 的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于在 Linux 系统中内存几乎不足以运行 DeepSeek V3 Quant 时的应对策略的帖子引起了广泛关注。原帖作者通过一系列实验，探讨了在内存不足时使用 ZRAM 这一 Linux 内核模块来创建压缩块设备以提升性能的可能性。该帖子获得了众多评论和热议。

讨论的焦点主要集中在 ZRAM 对性能的影响以及其在不同情况下的效果。有人认为，这些模型本身已经经过良好压缩，使用 ZRAM 难以获得显著增益。但也有人指出，在某些情况下，ZRAM 仍能带来一定的速度提升，尽管并非十分显著。

有用户分享道：“将 DeepSeek-V3-Q4_K_M/DeepSeek-V3-Q4_K_M-00002-of-00010.gguf 用 gzip 压缩节省了 1GB/43GB 的空间，如果整个 10 个文件都如此，那能节省 10GB。但这也表明哪怕只差几 GB 内存，速度都会大幅下降，从 8 t/s 降至 1.5 T/s。”

还有用户提到：“在内存和 VRAM 能够容纳模型的情况下，仍存在速度下降的情况，或许值得测试将 VRAM 用作交换空间。”

关于 ZRAM 的使用，存在不同观点。有人认为这可能只是在特定边缘情况下对某些人有提速帮助，而且 ZRAM 在压缩和解压缩时会消耗处理能力和增加延迟，占用内存，若不必要则可能带来负面影响。但也有人认为在服务器中，若专门用于内存不足的模型运行，还是有一定意义的。

总之，关于 ZRAM 在处理内存不足运行模型时的效果和价值，讨论仍在继续，各方观点各有其依据和考量。