Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Reduce Memory Usage During Inference

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
12/100
issue の種類
リファクタリング
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
huggingface, python
領域
machine-learning, performance

調査の方向性

The payload names no files, tests or entry points, so start by reproducing the peak GPU memory measurement for a Qwen2 1.5B inference forward pass in Fast-LLM and in Hugging Face Transformers with the same batch size. The issue leaves the target open and the execution plan blank, so agree a target with maintainers first. Done means a documented target and a before/after memory summary for the inference path.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

enhancement need update

🎯 Goal (What & Why)

The current memory footprint during the inference forward pass is approximately 2.5× higher for the same model and batch size when using Fast-LLM compared to Hugging Face Transformers.

🧠 Qwen2 1.5B — Batch Size: 16×4096, Flash Attention, bfloat16, H100 GPU
Test Peak GPU Memory Usage (MB)
HF (no loss calculation) 22,162.28
HF (with loss calculation) 40,962.78
Fast-LLM (no loss calculation) 59,013.70
Fast-LLM (with loss calculation) OOM

What is a reasonable target for reducing Fast-LLM's memory usage?

🚀 Execution Plan

(This section may start as an incomplete draft but must be defined before implementation begins.)

Step 1: What is the smallest working version?

(Describe the simplest way to implement this feature with minimal effort.)

Step 2: What additional optimizations are possible (but optional)?

(List potential refinements that can be added in later PRs if needed.)

📌 Acceptance Criteria (Must-Haves for Completion)

  • The feature must be functional and tested.
  • The implementation must be documented in practical terms.
  • The PR must include a performance/impact summary.
  • No refactors unless directly necessary for feature completion.

🛠️ Project Management

  • Assign the project to the Fast-LLM project.
  • Set the Estimate field (in days) in the GitHub project.
  • Use the Size field to categorize the PR size (Small/Medium/Large).
  • Assign an owner when opening the issue.
主要言語
Python
スター
337
フォーク
52
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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