A videó során a készítő bepillantást enged a nagy nyelvi modellek helyi futtatásának hátterébe, különösen a GPU memóriakapacitás korlátozásából eredő kihívásokba. Részletesen bemutatja, hogy mikor és miért jelentkeznek a hírhedt GPU ‘Out of Memory’ hibák, még csúcskategóriás rendszerek, például Nvidia H100 80GB VRAM esetén is.
Érdekes technikai kérdéseket vet fel a mesterséges intelligencia modellek működése kapcsán, mint például a key-value cache (KV cache) szerepe és skálázódása, valamint azt, hogyan befolyásolja a kontextushossz beállítása a memóriafogyasztást. A felhasználók számára fontos szempont, hogy hogyan lehet megtalálni az egyensúlyt a teljesítmény és a működőképesség között.
Felmerülnek olyan kérdések is, hogy milyen lehetséges paramétereket érdemes módosítani a lokális futtatás során, illetve hogyan viselkednek különböző inference engine-ek (például VLLM) ilyen helyzetekben. A készítő konkrét példákon keresztül demonstrálja a problémát, valamint különféle hibajelenségek vizsgálatát és megoldási irányok keresését.
