DeepFaceLab是一种基于深度学习的面部识别软件，它可以在GPU上运行，利用显卡的显存来处理大量的数据。然而，如果你的显卡只有6GB的显存，你可能会遇到一个问题，即只能处理2GB大小的模型。
这主要是因为DeepFaceLab需要大量的显存来运行。具体而言，DeepFaceLab在训练和推断面部识别模型时会使用大量的显存。如果显存不足，模型可能会崩溃或者运行缓慢。
对于6GB显存的显卡，通常可以处理2GB大小的模型。这是因为大型面部识别模型往往需要更多的显存来存储和操作数据。因此，如果你的显卡只有6GB的显存，你需要选择较小的模型或者使用其他具有更大显存的显卡来运行更大的模型。
此外，DeepFaceLab也支持使用CPU运行模型，但是这通常需要更长的时间和更低的性能。因此，如果你需要快速运行大型面部识别模型，最好使用具有更大显存的显卡。
总之，DeepFaceLab在运行大型面部识别模型时需要大量的显存，如果你的显卡只有6GB的显存，你可能需要选择较小的模型或者使用其他具有更大显存的显卡来获得更好的性能和速度。