学习笔记：选择合适的 AI 模型与硬件

核心挑战：模型 vs. 硬件

其核心关系很简单：

更大、能力更强的模型 通常需要 更强大的硬件。
运行大语言模型（LLMs）最关键的硬件资源通常是 GPU 显存（VRAM）。

如果在一个 VRAM 不足的 GPU 上运行一个巨大的模型，要么无法工作，要么会极其缓慢。

理解模型方面

当选择模型时，尤其是在 Hugging Face 等平台或使用 Ollama 等工具时，有几个关键因素决定了它们的资源需求：

参数量（例如 7B, 13B, 70B）:
- 类似于模型大脑的“大小”或“复杂性”。'B' 代表数十亿（Billions）参数。
- 更多参数通常意味着模型可能更智能，更擅长理解细微差别，并拥有更多知识。
- 但是，更多参数直接意味着需要更多的 VRAM 和磁盘空间。
量化（例如 FP16, Q8_0, Q5_K_M, Q4_0）:
- 可以将其想象成压缩文件。量化降低了用于存储模型参数（其数字）的精度。
- 为什么要这样做？ 为了让模型变得更小！量化后的模型占用更少的磁盘空间，并且关键的是，占用更少的 VRAM。这使得更大的模型（更多参数）能够在性能较弱的硬件上运行。
- 权衡： 降低精度可能会降低模型的性能和准确性。它可能会犯一些稍微愚蠢的错误或失去一些细微之处。目标是找到一个平衡点。
- 常见类型：
  - FP16（16位浮点精度）：半精度。通常是量化前的基准。质量好，但需要较大的 VRAM。
  - Q8_0（8位量化）：每个参数使用 8 位。与 FP16 相比，质量损失通常很小，但大小只有一半。
  - Q4_K_M, Q5_K_M 等（4位、5位等量化）：使用更少的比特。显著减小了模型大小，使得更大的模型可以在消费级 GPU 上运行。_K_M 变体通常更受青睐，因为它们使用巧妙的技术，在相同比特级别下比简单的 _0 或 _1 类型更好地保持质量。
  - Q2, Q3（2/3位量化）：极端的量化。非常小，但通常伴随着显著且有时不可预测的质量下降。
模型版本/架构：
- 较新的模型（如 Qwen 2.5 vs Qwen 1.5，或 Llama 3 vs Llama 2）通常比相同大小的旧模型表现更好。这通常归功于更好的训练技术、更多的数据或改进的架构。
训练 vs. 推理：
- 推理（Inference）： 仅运行模型。这是大多数开发者在本地所做的事情。VRAM 需求主要取决于模型权重和对话上下文（KV 缓存）。
- 训练/微调（Training/Fine-tuning）： 教模型新知识或对其进行调整。这需要远多于推理的 VRAM，因为不仅需要存储权重，还需要存储梯度和优化器状态（中间计算结果）。这篇文章不会过多关注训练，因为推理是更常见的用例。

理解硬件方面（尤其是用于推理的 VRAM）

那么，实际需要多少 VRAM 来运行一个模型（进行推理）呢？这主要取决于在 GPU 上存储几个关键部分：

模型权重（Model Weights）： 这通常是最大的一部分。所需的 VRAM 直接取决于参数数量和量化级别。
- 粗略计算： 权重所需 VRAM (GB) ≈ (参数量（十亿） * 每个参数的比特数) / 8
- 示例（70亿参数模型）：
  - FP16 (16-bit): (7 * 16) / 8 = 14 GB
  - Q8_0 (8-bit): (7 * 8) / 8 = 7 GB
  - Q4_K_M (≈4-bit): (7 * 4) / 8 = 3.5 GB
  - Q2_K (≈2-bit): (7 * 2) / 8 = 1.75 GB
KV 缓存（Key-Value Cache）： 用于跟踪对话上下文的内存。没有它，模型在生成每个新词时都必须重新读取整个聊天记录！
- 其大小很大程度上取决于：
  - 上下文长度（Context Length）： 模型能处理多少对话历史（例如 4096 词元，32k 词元）。更长的上下文 = 需要更大的 KV 缓存。
  - 批量大小（Batch Size）： 同时处理多少个请求。每个并发请求都需要自己的 KV 缓存。
- 影响： KV 缓存很容易占用数 GB 的 VRAM，有时甚至超过模型权重，尤其是在长上下文的情况下！这通常是在尝试运行具有长上下文窗口的模型或处理多个用户时的瓶颈。
开销（Overhead）： 总有一些 VRAM 被 GPU 驱动程序、模型加载库（如 Ollama 使用的 llama.cpp）以及推理引擎本身占用。为此预算大约 1-2GB+。

综合来看（示例估算）：

尝试估算运行一个 7B Q4_K_M 模型（约4位）并为单个用户提供标准 4096 词元上下文长度所需的 VRAM：

权重： ≈ 3.5 GB
KV 缓存（4096 上下文估算）：可能 4-8 GB（这个变化很大！）
开销： ≈ 1.5 GB
总计估算 VRAM： 3.5 + 6 (中间估算) + 1.5 = ~11 GB

关键要点： 即使是一个相对较小的 7B 模型，量化到 4 位，一旦考虑到用于维持合理上下文长度的 KV 缓存，也可能挑战低 VRAM GPU（如 8GB 显卡）的极限。16GB 显卡可能比较紧张，而 24GB 则提供更多空间。并发运行多个请求将需要更多 VRAM，主要是因为需要多个 KV 缓存。

做出选择：常见的权衡

根据社区讨论和基准测试，当 VRAM 有限时，我总结了一些通用的原则：

更多参数 vs. 更少量化？
- 普遍的看法是，更大模型配合更多量化通常比更小模型配合更少量化表现更好，但在一定程度上。例如，假设都能放入 VRAM，一个 14B Q4 模型可能比一个 7B Q8 或 FP16 模型更好。
- 最佳平衡点： 像 Q4_K_M 和 Q5_K_M 这样的量化级别似乎为许多模型提供了尺寸缩减和性能保持的极佳平衡。
- 避免极端： Q2 和 Q3 量化可能导致显著的性能下降和不可预测的行为。运行一个较小的 Q4 模型可能比运行一个较大的 Q2 模型更好。质量提升从 Q6 或 Q8 获取的收益通常不如它们所需的额外 VRAM 那么值得（除非有特定需求和充足的显存），超过 Q5 后往往收益递减。
较新 vs. 较旧模型： 如前所述，更新的架构或在更多数据上训练的版本（如 Gemma 2 vs Gemma 1，或 Llama 3 vs Llama 2）通常能提供更好的结果，即使参数数量与旧模型相似或略小。
准确性 vs. 速度： 更小的模型和量化程度更高的模型通常运行得更快（每秒生成的词元更多）。会牺牲一些潜在的质量来换取速度。

别忘了系统内存和 CPU！

虽然 VRAM 至关重要，但常规计算机内存（RAM）和处理器（CPU）仍然扮演着重要角色：

系统内存（RAM）：
- 在将模型文件传输到 VRAM 之前，需要它从磁盘初步加载模型文件。
- 被操作系统、后台任务以及提供模型服务的应用程序（如 Ollama 或 FastAPI 应用）使用。
- 处理数据（如读取输入文本）。
- 经验法则： 拥有至少与模型未量化大小相当的 RAM 是一个安全的起点（例如，对于 7B 模型大约需要 14GB RAM，所以最低 16GB，32GB 更好）。如果处理大型数据集或处理许多请求，则需要更多。
CPU：
- 协调整个过程。
- 处理诸如文本标记化/Tokenization（将单词分解为模型理解的片段）、运行 Web 服务器、管理请求等任务。
- 需要一个相当现代的多核 CPU，但对于推理来说，GPU 通常是瓶颈。（对于训练，更快的 CPU 变得更重要）。

工具也很重要（简述）

像 Ollama 这样的工具使得运行模型变得容易。更高级的推理引擎，如 VLLM，专为高性能而设计（每秒更多请求，通过 PagedAttention 等技术更好地利用 VRAM），但设置可能更复杂。对于入门来说，Ollama 很棒。如果之后需要最大化性能，探索 VLLM 等替代方案可能值得。

GGUF 量化类型快速指南（常见类型）

当使用 Ollama 或 llama.cpp 时，经常会看到带有指示量化类型的 GGUF 文件名。以下是一个大致的质量/大小层级（从最小/最低质量到最大/最高质量）：

Q2_K: 极端量化（2位）。尺寸最小，潜在质量损失最大。仅在 VRAM 极其有限时使用。
Q3_K_S, Q3_K_M, Q3_K_L: 积极量化（3位）。比 Q2 好，但仍有显著的潜在质量损失。_L 在 3 位中是最好的。
Q4_0, Q4_1: 基础 4 位。不错的尺寸缩减。通常更推荐较新的 _K 方法。
Q4_K_S, Q4_K_M: 流行选择（4位）。在尺寸、VRAM 使用和质量之间取得了极佳的平衡。_M 比 _S 稍大/稍好。很好的起点。
Q5_0, Q5_1: 基础 5 位。
Q5_K_S, Q5_K_M: 流行选择（5位）。比 Q4_K 质量稍好，VRAM/尺寸稍大。_M 更受青睐。如果 Q4_K_M 能轻松运行，通常值得升级。
Q6_K: 高质量（6位）。比 Q5_K 大不少。如果有足够的 VRAM 并希望获得接近 Q8 的质量，这是一个不错的选择。
Q8_0: 近乎无损（8位）。质量非常接近 FP16。需要 Q4 两倍的 VRAM。如果硬件允许，适合生产级质量。
FP16: 半精度（16位）。无量化损失（相对于原始 FP16 模型）。质量比较的基准。在常见推理类型中需要最多的 VRAM。
FP32: 全精度（32位）。由于尺寸巨大，很少用于推理。主要与训练相关。

建议： 对于典型的 7B 或 13B 模型，在消费级 GPU（如拥有 16GB 或 24GB VRAM 的显卡）上，通常从 Q4_K_M 或 Q5_K_M 开始是最好的选择。

学习笔记：选择合适的 AI 模型与硬件