微调32B模型通常需要约64GB至128GB显存，具体取决于精度、上下文长度和批处理规模等因素。

显存需求的关键影响因素

1. 精度选择：

   • FP16精度：64GB显存。
   • INT8量化：32GB显存，但可能损失部分精度。

2. 上下文长度：

   • 处理2048 tokens序列时，显存需求比512 tokens高约3-4倍。

3. 批处理规模（batch size）：

   • batch size=4时显存消耗是batch size=1的2.5倍左右。

4. 优化器状态存储：

   • Adam优化器需要2倍显存，SGD优化器为1倍显存。

实际配置建议

• 单卡A100（80GB显存）：适合短文本推理（512 tokens以内）。
• 双卡A6000（96GB显存）：适合常规文档处理。
• 4卡V100（32GB显存）：适合训练微调任务。

优化策略

1. 梯度累积技术：将大batch size分解为多次累积，可显著降低显存需求。
2. 激活值压缩：通过压缩中间计算结果减少显存占用。

总结

微调32B模型对显存需求较高，建议根据任务需求选择合适的硬件配置和优化策略，以平衡性能与成本。