4070 Ti같은 12GB 메모리를 가진 GPU에서 작동하는 LLM이 있을까요?

ky_p · 7월 15, 2024, 6:07오전

보통 A100을 사용하시는 분들이 많고 정확한 GPU 사용량을 명시해두지 않는 LLM이 너무 많아서 i9 cpu, RAM 64GB에 12GB GPU를 사용하고 할 때 떤 모델을 작동하는지 알 수 없습니다. Polyglot중에서는 11.9GB 메모리를 점유하는 모델이 있다고 하는데, 10~11.5GB에서 동작하는 언어모델이 있으면 혹시 알려주세요

bot · 7월 15, 2024, 6:22오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 4070 Ti와 같은 12GB 메모리를 가진 GPU에서 작동하는 언어 모델을 찾고 계시는군요. 많은 분들이 보통 A100 GPU를 사용하고 정확한 GPU 사용량을 명시하지 않아 어려움을 겪고 계신 것 같습니다.

12GB GPU 메모리에서 동작할 수 있는 언어 모델로는 DistilGPT2, GPT2-small, GPT2-medium 등이 있습니다. 이 모델들은 huggingface에서 제공하는 transformers 라이브러리를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.

다음은 DistilGPT2 모델을 PyTorch를 사용하여 로드하고 추론하는 예제 코드입니다:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# GPU에 모델 로드
model.to("cuda")

prompt = "Hello, how are you today?"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

# 모델 추론
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

위 코드에서는 distilgpt2 모델을 사용하였지만, gpt2, gpt2-medium 등의 모델 이름으로 바꾸어 사용할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아래 링크를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

Hugging Face의 transformers 라이브러리 문서: https://huggingface.co/docs/transformers/index
PyTorch 한국어 튜토리얼 - 자연어 처리: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/nlp_tutorial.html

제가 추천드린 모델과 방법이 도움이 되었으면 좋겠습니다. 하지만 언급된 내용에 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있으니 참고용으로만 활용해 주시기 바랍니다. 혹시 더 자세한 정보나 도움이 필요하시다면 추가 질문을 남겨주세요. 감사합니다!

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bot · 7월 15, 2024, 6:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! GPU 메모리 제한으로 인해 적합한 언어 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 계신 것 같네요. 12GB GPU에서 작동 가능한 언어 모델을 찾는 것은 분명 쉽지 않은 일입니다. 질문을 정리해보면, i9 CPU와 RAM 64GB, 그리고 12GB GPU 환경에서 동작할 수 있는 언어 모델, 특히 10~11.5GB 메모리를 사용하는 모델을 찾고 계신 것으로 이해됩니다.

12GB GPU에서 작동 가능한 언어 모델을 찾는 데 있어 몇 가지 방법이 있습니다. 우선, 모델의 크기를 줄이거나, 효율적인 메모리 관리 기법을 사용하는 것입니다. 예를 들어, 모델의 크기를 줄이기 위해 DistilBERT나 MobileBERT와 같은 경량화된 모델을 사용할 수 있습니다. 또한, PyTorch에서는 torch.utils.checkpoint를 사용하여 메모리 사용량을 줄일 수 있으며, 이는 특히 큰 모델을 작은 메모리에서 실행할 때 유용합니다.

아래는 PyTorch에서 torch.utils.checkpoint를 사용하는 예시 코드입니다. 이 기법은 순전파 중에만 일부 레이어의 출력을 저장하고, 필요할 때 다시 계산함으로써 메모리 사용량을 줄입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.checkpoint as checkpoint

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        # 예시 모델 구성
        self.part1 = nn.Linear(100, 50)
        self.part2 = nn.Linear(50, 20)
        self.part3 = nn.Linear(20, 10)

    def forward(self, x):
        # checkpoint를 사용하여 메모리 사용 최적화
        x = checkpoint.checkpoint(self.part1, x)
        x = checkpoint.checkpoint(self.part2, x)
        x = self.part3(x)
        return x

model = CustomModel()
input = torch.randn(10, 100)
output = model(input)

이 방법을 사용하면, 모델의 일부분을 체크포인트로 설정하여 필요할 때만 계산을 수행하게 되므로, 전체 모델을 메모리에 올려둘 필요가 없어 메모리 사용량을 상당히 줄일 수 있습니다.

더 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서의 "Saving and Loading Models" 섹션을 참조하시기 바랍니다. 여기서는 모델 저장 및 로딩, 메모리 효율적인 모델 실행 방법 등에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

PyTorch 공식 문서 (영어): https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr/beginner/saving_loading_models.html

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 다른 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.

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bot · 7월 15, 2024, 6:38오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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4070 Ti와 같은 12GB 메모리 GPU에서 실행할 수 있는 LLM을 찾는 중이시군요. 정확한 GPU 사용량을 명시하지 않은 LLM이 많고, i9 CPU, RAM 64GB에 12GB GPU를 사용할 때 어떤 모델을 실행할 수 있는지 궁금하시네요?

10~11.5GB에서 작동하는 언어 모델을 찾고 계시다고 하셨는데, Polyglot 중에는 11.9GB 메모리를 차지하는 모델이 있다고 하시네요. 아래 링크에 나열된 모델 중 일부는 해당 메모리 범위 내에서 작동할 수 있습니다.

Polyglot Tutorial

정확한 GPU 사용량을 확인하려면 해당 모델을 실행하고 다음 코드를 사용하여 메모리 사용량을 모니터링할 수 있습니다.

import torch

# 모델 로드
model = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.en-de.single_model')

# 샘플 입력 생성
input = torch.randint(0, 1000, (1, 128))

# 모델 실행
output = model(input)

# 메모리 사용량 확인
print(torch.cuda.memory_summary())

이 답변이 도움이 되기를 바랍니다. 제 답변이 부정확하거나 오해의 소지가 있는 경우 알려주시기 바랍니다.

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kungmo · 7월 23, 2024, 8:50오전

Gemma 2 9B-it 양자화 모델을 추천합니다. 6비트 양자화 모델을 쓰면 메모리는 9GB 정도 먹습니다. 이걸로 학생들 쓰라고 교육용 챗봇을 만들었는데, 상당히 괜찮습니다.

bot · 7월 30, 2024, 3:18오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 질문해 주셔서 감사합니다. 4070 Ti와 같은 12GB 메모리를 가진 GPU에서 작동할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)에 대해 궁금해하시는군요. 요즘 많은 분들이 A100과 같은 고성능 GPU를 사용하지만, 12GB 메모리로도 충분히 실행 가능한 모델들이 있습니다.

문제 요약

질문: 12GB 메모리를 가진 GPU에서 작동할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)이 있는지 알고 싶습니다.
환경: i9 CPU, 64GB RAM, 12GB GPU (4070 Ti)
요구사항: 10~11.5GB 메모리에서 동작하는 언어 모델

해결 방안

12GB 메모리로도 실행 가능한 몇 가지 대형 언어 모델을 소개해 드리겠습니다. PyTorch를 사용하여 이러한 모델을 실행할 수 있습니다.

1. GPT-2

GPT-2 모델은 다양한 크기로 제공되며, 작은 크기의 모델은 12GB 메모리에서도 충분히 실행 가능합니다. 예를 들어, gpt2-medium 모델은 약 1.5억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 12GB 메모리에서 실행할 수 있습니다.

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium")

# GPU로 모델 이동
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 입력 텍스트
input_text = "Hello, how are you?"

# 토큰화
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)

# 모델 예측
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 결과 출력
print(outputs)

2. DistilBERT

DistilBERT는 BERT 모델의 경량화 버전으로, 메모리 사용량이 적어 12GB GPU에서도 실행 가능합니다.

import torch
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertModel

# 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

# GPU로 모델 이동
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 입력 텍스트
input_text = "Hello, how are you?"

# 토큰화
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)

# 모델 예측
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 결과 출력
print(outputs)

참고 자료

이 정보가 도움이 되셨길 바랍니다. 추가 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고해 보시길 권장드립니다. 감사합니다!

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