AirLLM：无需量化，让700亿大模型在4GB GPU上运行

引言

在大型语言模型（LLM）的部署和推理过程中，巨大的计算资源需求，尤其是对GPU显存的要求，构成了一个主要的瓶颈。这使得在消费级硬件或资源受限的环境中运行如70B参数规模的模型变得异常困难。传统的解决方案，如模型量化、知识蒸馏或模型剪枝，虽然有效，但往往涉及复杂的流程，并可能导致模型性能的损失。AirLLM应运而生，它提供了一种新颖的、轻量级的推理方法，旨在让开发者能够在单个显存有限的GPU上直接运行超大规模的模型。

在大型语言模型的部署与推理环节，庞大的计算资源需求，特别是对GPU显存的高要求，构成了一个关键瓶颈。这导致在消费级硬件或资源受限的场景下运行例如700亿参数级别的模型变得极具挑战性。量化、蒸馏、剪枝等传统优化技术虽行之有效，但通常流程复杂，且可能牺牲模型的部分性能。AirLLM框架的推出，提供了一种创新的轻量级推理方案，其核心目标是使开发者能够利用单块显存有限的GPU直接运行超大规模模型。

核心概念：分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。

AirLLM实现其目标的核心技术是分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。。与标准推理流程一次性将整个模型的权重加载到GPU显存不同，AirLLM采用了“按需加载”的策略。它将LLM的每一层（例如Transformer Block）视为独立的计算单元。在推理时，框架动态地管理这些层：仅将当前计算所需的模型层权重加载到GPU显存中，该层计算完成后，其权重可能被移出，并为下一层加载新的权重。这种方法将显存压力从存储整个模型，转变为仅存储模型的一小部分（若干层），从而极大地降低了对单次显存峰值的要求。

关键权衡：这种方法的优势是显而易见的——显著降低了硬件门槛。然而，它引入了一个主要的权衡：推理速度。由于涉及频繁的磁盘I/O（读取权重）和内存/显存之间的数据交换，与全模型驻留显存的传统方式相比，AirLLM的推理延迟会显著增加。因此，它更适用于对延迟不敏感、但对硬件资源有严格限制的离线推理、实验研究或原型验证场景。

AirLLM实现其目标的核心技术是分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。。与标准推理流程一次性将整个模型权重加载至GPU显存不同，AirLLM采用了“按需加载”的策略。它将LLM的每一层视为独立的计算单元。在推理过程中，框架动态管理这些层：仅将当前计算所需的模型层权重加载到GPU显存，该层计算完毕后，其权重可能被卸载，继而加载下一层所需的权重。这种方法将显存压力从必须容纳整个模型，转变为只需容纳模型的极小部分，从而大幅降低了对瞬时显存峰值的要求。

关键权衡：此方法的优势显而易见——硬件门槛显著降低。然而，它引入了一个主要权衡：推理速度。由于涉及频繁的磁盘I/O和内存与显存间的数据交换，与全模型驻留显存的传统方式相比，AirLLM的推理延迟会显著增加。因此，它更适用于对延迟不敏感、但对硬件资源有严格限制的离线推理、实验研究或原型验证等场景。

环境配置与安装

AirLLM的安装过程简洁明了，通过Python的包管理工具pip即可完成。其环境依赖与常规的LLM推理部署环境基本一致。

pip install airllm

安装完成后，你需要确保拥有足够的磁盘空间。因为在首次加载某个模型时，AirLLM会执行一个预处理步骤：将原始模型权重按层拆分并保存为独立的文件。这些文件的总大小与原始模型权重文件大小相同。

AirLLM的安装过程简单直接，通过Python的pip包管理工具即可完成。其环境依赖与常规的LLM推理部署环境大体相同。
pip install airllm
安装后，需确保磁盘空间充足。因为在首次加载特定模型时，AirLLM会执行一个预处理步骤：将原始模型权重按层拆分并保存为独立文件。这些文件的总大小与原始模型权重文件大小一致。

模型推理实战

以下代码示例展示了使用AirLLM进行文本生成的基本流程。

from airllm import AutoModel

# 定义最大输入长度
MAX_LENGTH = 128

# 加载模型。首次加载时，会自动进行层拆分和缓存。
model = AutoModel.from_pretrained("your_model_name_or_local_dir")

# 准备输入文本
input_text = ["who is the president of US?"]

# 使用模型的tokenizer对输入进行编码
input_tokens = model.tokenizer(
    input_text,
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=False,
    truncation=True,
    max_length=MAX_LENGTH,
    padding=False
)

# 执行模型生成推理
generation_output = model.generate(
    input_tokens["input_ids"].cuda(),  # 将输入张量移至GPU
    max_new_tokens=20,  # 设置生成的最大新token数
    use_cache=True,
    return_dict_in_generate=True
)

# 解码生成的token序列为文本
output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])

print(output)

代码解析:

模型加载 (AutoModel.from_pretrained): 这是关键步骤。如果指定路径下已有缓存的拆分层文件，则直接加载；否则，会从原始模型文件进行拆分和缓存。请确保有足够的磁盘空间存放拆分后的文件。
分词与编码: 使用内置的tokenizer文本分词器，将输入文本转换为模型可处理的token序列，支持截断、填充等操作。处理输入文本，将其转换为模型可识别的token ID张量。
生成推理 (model.generate): 这是触发分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。的过程。框架内部会管理层的加载与卸载，对开发者透明。注意需要将输入数据显式移动到CUDA设备。
解码输出: 最后，将模型生成的token ID序列解码回可读的文本。

以下代码示例展示了使用AirLLM进行文本生成的基本流程。
from airllm import AutoModel

# 定义最大输入长度
MAX_LENGTH = 128

# 加载模型。首次加载时，会自动进行层拆分和缓存。
model = AutoModel.from_pretrained("your_model_name_or_local_dir")

# 准备输入文本
input_text = ["who is the president of US?"]

# 使用模型的tokenizer对输入进行编码
input_tokens = model.tokenizer(
    input_text,
    return_tensors="pt",
    return_attention_mask=False,
    truncation=True,
    max_length=MAX_LENGTH,
    padding=False
)

# 执行模型生成推理
generation_output = model.generate(
    input_tokens["input_ids"].cuda(),  # 将输入张量移至GPU
    max_new_tokens=20,  # 设置生成的最大新token数
    use_cache=True,
    return_dict_in_generate=True
)

# 解码生成的token序列为文本
output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])

print(output)
代码解析:

模型加载 (AutoModel.from_pretrained): 此步骤至关重要。若指定路径下已存在缓存的拆分层文件，则直接加载；否则，将从原始模型文件执行拆分与缓存操作。请务必保证有足够的磁盘空间存储拆分后的文件。

分词与编码: 使用模型内置的tokenizer文本分词器，将输入文本转换为模型可处理的token序列，支持截断、填充等操作。处理输入文本，将其转化为模型可识别的token ID张量。

生成推理 (model.generate): 此调用将启动分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。流程。框架在内部自动管理各层权重的加载与卸载，对开发者而言是透明的。请注意需将输入数据显式地移至CUDA设备。

解码输出: 最后，将模型生成的token ID序列解码为可读文本。

总结与适用场景

AirLLM通过创新的分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。架构，巧妙地绕过了运行超大模型对GPU显存的硬性要求，使得在诸如单张4GB显存GPU上运行70B参数模型成为可能。它无需对模型进行任何可能损害性能的压缩或转换，保持了模型的原始能力。

然而，正如前文所述，其代价是推理速度的下降。因此，在评估是否采用AirLLM时，需明确应用场景的优先级：

推荐使用：教育演示、个人学习与研究、资源受限环境下的模型能力验证、对吞吐量和延迟要求不高的离线批量处理任务。
不推荐使用：需要低延迟响应的在线服务、高并发实时应用、或任何对推理速度有严格要求的场景。

总而言之，AirLLM是一个强大的工具，它 democratizes access to large models，为更广泛的开发者和研究者打开了探索大型语言模型的大门，特别是在资源有限的情况下。

AirLLM通过其创新的分层推理将大型语言模型的每一层权重拆分，分别加载进行推理的技术，减少单次内存占用。架构，巧妙地规避了运行超大规模模型对GPU显存的苛刻要求，实现了在单张4GB显存GPU上运行700亿参数模型的可能。该框架无需对模型进行任何可能损失性能的压缩或转换，完整保留了模型的原始能力。

然而，其代价是推理速度的降低。因此，在决定是否采用AirLLM时，需清晰界定应用场景的优先级：

推荐场景：教育演示、个人学习与研究、资源受限环境下的模型能力验证、对吞吐和延迟不敏感的离线批量处理任务。

不推荐场景：需要低延迟响应的在线服务、高并发实时应用，或任何对推理速度有严苛要求的场景。

总而言之，AirLLM是一个极具价值的工具，它降低了使用大模型的门槛，为资源有限的广大开发者和研究者开启了探索大型语言模型的新途径。