开源大模型本地化部署硬件说明
开源大模型本地化部署硬件说明
随着开源大模型的兴起，越来越多的开发者和企业开始关注如何在本地部署这些模型。本文将详细介绍开源大模型本地化部署所需的硬件配置，包括GPU的选择、个人配置GPU计算机以及租用在线GPU服务器等。
1. 配置概述
不管是深度学习还是大模型技术的学习，必须全面掌握硬件与软件的配置才可以深入学习。软件配置后面讲述，这里重点讲述硬件的配置，硬件的核心就是GPU的配置。
对于硬件，包括配置个人GPU计算机和租用在线GPU服务器两个方法。
对于软件，主要在Ubuntu系统，后面详述。
编程语言，Python为主，快速推理少数用到C++。
AI开发平台框架，PyTorch和TensorFlow。
性能优化，DeepSpeed等开源的优化库。
2. 部署的两个应用层面
大模型部署做的两个事情，包括训练和推理。
训练对于个人用户和普通企业来讲，都是针对性的微调。不是从头训练，不管是技术和工作量角度都不现实。
小参数量和高度优化的大模型可以在普通电脑CPU以及手机等受限设备运行（指的是推理）。训练和高参数量的大模型推理必须在GPU完成。
3. GPU介绍
对于当前GPU来讲，最重要的就是显存大小。显存越大，训练的速度越快。大多选择英伟达的GPU系列，至少16G显存，可以开展基本的学习和业务。目前主流的英伟达显卡型号及显存容量如下：
也可以一台机器配置多个GPU卡，或集群配置。
4. 个人配置GPU计算机
对于GPU，目前个人学习实验与中小企业主流的是4090和3090，单价都在1.5万人民币之内。下面是一个常见配置，关键是GPU，CPU等只要类似性能就可以，硬盘当然越大越快越好，一般来说只要告诉电脑公司需要的GPU型号，他们都会给出一个常见的最优配置。总价一般在3万左右。
5. 租用在线GPU服务器
租用GPU云服务器对短期项目研究者和探索AI应用的企业人员来说性价比较高，具有灵活配置、稳定性、安全性和成本低等优势。
在选择GPU云平台时，用户应关注机器的稳定性、分布情况和价格，避免任务中断带来的时间浪费。