Qwen-72B模型训练的具体参数如下: Qwen-72B参数规模720亿,半精度(FP16)模型的载入需要144GB以上的显存!而Int4量化之后需要最少48GB的显存才可以推理。关于Qwen-72B的详细配置参考:Qwen-72b模型信息卡 Qwen-1.8B模型简介 此次开源的模型除了Qwen-72B的超大规模参数模型外,还有一个18亿参数规模的模型Qwen-1.8B。这个...
运行Int4模型至少需要48GB显存(例如1xA100-80G或2xV100-32G) 部署 下载项目或者用git命令下去项目,解压后。项目地址:https://github.com/QwenLM/Qwen如果不用 docker,满足上述要求,安装依赖。pip install -r requirements.txt如果您的设备支持fp16或bf16,我们建议安装flash-attention(我们现在支持flash Attention 2。
至于性能，除了72B毫无疑问的大幅提升之外；更让人惊喜的是32B和14B。首先是32B，整体输出对比下来，32B的能力和72B相差不到5%；由于32B可以单卡部署（24G显存），从效率性价比来说，32B变成了单卡部署的首选。坤叔也真实的加载了一下32B。OLLAMA部署。如果你显存够，可以直接用 ollama run qwen2.5:32b 下载。...
测试过了,用dp3、flash_attention_2,qwen1.5的72B在16张A10显卡下微调可以开到2048tokens,相同参数下qwen2只能跑到1024tokens,显存消耗增加了不少,是模型结构变化了吗?Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels None...
# 显存占用:4 * 70GB NPROC_PER_NODE=4 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift sft \ --model_type qwen2_5-72b-instruct \ --model_id_or_path qwen/Qwen2.5-72B-Instruct \ --dataset qwen2-pro-en#500 qwen2-pro-zh#500 self-cognition#500 \ ...
至于性能,除了72B毫无疑问的大幅提升之外;更让人惊喜的是32B和14B。 首先是32B,整体输出对比下来,32B的能力和72B相差不到5%;由于32B可以单卡部署(24G显存),从效率性价比来说,32B变成了单卡部署的首选。 坤叔也真实的加载了一下32B。OLLAMA部署。 占用显存21G,非常好。
Qwen2-72B在十多个权威测评中获得冠军,超过美国的Llama3-70B模型 此外,Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型,均使用了GQA(分组查询注意力)机制,为用户带来了推理加速和显存占用降低的优势。 阿里云CTO周靖人表示,坚持开源开放是阿里云的重要策略,旨在打造AI时代最开放的云,让算力更普惠、让AI更普及。
所有尺寸的 Qwen2 模型都采用了 GQA(分组查询注意力)机制,以提供更快的推理速度和更低的显存占用。 魔搭社区模型下载链接: Qwen2-72B https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-72B Qwen2-72B-Instruct https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct...
我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速度也还可以。 使用第三方chatbox 来实现推理 下载chatbox 套壳软件。https://chatboxai.app/zh 下载好chatbox 配置一下ollama 点击保存后,完成chatbox 设置 我找几个有点难度的问题。
通义千问团队在技术博客中披露，Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型，Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型（MoE）。Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA（分组查询注意力）机制，以便让用户体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。（...