挑战性能极限小显卡大作为，教你如何在有限资源下运行大型深度学习模型，GPU显存估算并高效利用全攻略！_大模型训练显存估算

1.了解大模型参数

1.1 模型参数单位

“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”，也就是十亿。表示模型中的参数量，每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如：

• “10b” 意味着模型有大约 100 亿个参数。
• “13b” 意味着模型有大约 130 亿个参数。
• “70b” 意味着模型有大约 700 亿个参数。

例如：Meta 开发并公开发布的 Llama 2 系列大型语言模型 (LLM)，这是一组经过预训练和微调的生成文本模型，参数规模从 70 亿(7b)到 700 亿(70b)不等。经过微调的 LLMs（称为 Llama-2-Chat）针对对话场景进行了优化。

• meta-llama/Llama-2-7b-hf
• meta-llama/Llama-2-13b-hf
• meta-llama/Llama-2-70b-hf

输入 仅输入文本 输出 仅生成文本 模型架构 Llama 2 是一种使用优化的 Transformer 架构的自回归语言模型。调整后的版本使用监督微调（SFT）和带有人类反馈的强化学习（RLHF）来适应人类对有用性和安全性的偏好。