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- Qwen-14B（8bit）推理 vs LoRA 训练显存占用
- 注解
- 推理：8bit 权重，KV Cache 按 seq_len≈2K
- 训练：8bit 权重，Batch=1，seq_len≈2K，开启 gradient checkpoint（不存储中间激活），使用 LoRA 微调
- Optimizer：Adam（只作用于 LoRA 参数）
Qwen-14B（8bit）推理 vs LoRA 训练显存占用
| 项目 | 推理（Inference, seq_len≈2K） | LoRA 微调训练（batch=1, seq_len≈2K, GC） | 说明 |
|---|---|---|---|
| 模型权重 | 14–16 GB | 14–16 GB（8bit 量化，LoRA 训练不修改原权重） | LoRA 只保存增量矩阵，不改变 base 权重 |
| LoRA 权重 / 增量参数 | ❌ 无 | ≈ 0.2–0.5 GB（rank=16~32） | LoRA 低秩矩阵显存非常小 |
| 梯度 | ❌ 无 | ≈ 0.4–0.8 GB | 仅对 LoRA 参数计算梯度 |
| Optimizer State（LoRA） | ❌ 无 | ≈ 0.4–0.8 GB | Adam 仅作用于 LoRA 参数 |
| 激活值（Activation） | ❌ 无 | ≈ 1–2 GB | Gradient Checkpoint 开启，只保存必要计算路径 |
| KV Cache | 0.2–1.6 GB | ❌ 无 | seq_len=2K 时 KV Cache 显存 |
| CUDA / 框架开销 | 1–2 GB | 1–2 GB | 固定常驻 |
| 显存合计 | ≈ 16–18 GB | ≈ 18–21 GB | 推理显存小，LoRA 微调训练显存也可单卡轻松容纳 |
注解
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推理阶段
- KV Cache 占用随 seq_len 线性增长
- 权重 8bit 量化显存小
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LoRA 微调训练阶段
- 只训练 LoRA 参数（通常占 base 模型 0.5% 左右）
- 梯度和 Optimizer State 只作用于 LoRA 权重
- Gradient Checkpoint 开启，激活显存很小
- 总显存 ≈ 18–21 GB → 单张 40GB / 48GB / 80GB GPU 完全够用
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工程建议
- rank 16–32 是常用设置
- batch_size=1 对话型任务足够
- 如果 batch 增大，可线性增加显存
结论：
使用 LoRA + 8bit 权重 + gradient checkpoint
单卡 GPU（≥24GB 显存）即可微调 Qwen-14B，非常适合工程落地。
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