一步一步理解大模型：模型卸载（Offload Model）技术_offload 大模型

模型卸载是优化大型模型训练和使用的一种常见技术。这种技术允许我们将模型参数或计算过程的部分内容从主内存（通常是显存）"卸载"到其他存储设备（如CPU的RAM），以节省主内存空间并提高训练效率。

例如，假设我们有一台配备了RTX2080Ti显卡的计算机，拥有8GB的显存和32GB的RAM。如果我们需要在GPU上加载一个需要10GB显存的7B LLaMA模型，就会出现内存溢出的错误。此时，我们可以利用模型卸载技术，将最多6GB的参数加载到8GB的显存上，然后将剩余的参数保存在32GB的RAM中，使模型能够正常运行。除了RAM，我们也可以选择将模型卸载到SSD硬盘中。

我们知道，模型中的大量矩阵运算是在GPU中完成的，而GPU在显存中操作这些数据。然而，RAM的价格远低于显存，而SSD的价格又远低于RAM。因此，模型卸载是一种非常有效的成本降低技术。

模型卸载的步骤通常包括将模型分割成多个部分，每个部分可以单独加载到GPU的显存中进行计算，而其他部分则保留在其他设备上，需要时再从其他存储设备上加载。

以CPU作为卸载空间为例，模型卸载工具会将模型参数、状态和梯度加载到CPU中。在前向传播过程中，它会一次将一层（或多层）加载到GPU上进行训练，然后在CPU上激活，再复制到GPU上进行反向传播。完成后，所有的参数都会使用CPU中存储的梯度进行更新。

FairScale的模型卸载方法位于其experimental包中，可以通过导入该包来使用。

from fairscale.experimental.nn.offload import OffloadModel

这个包中