回复速度25 tokens/s左右,占用显存23GB左右,推荐大家有4090显卡的都去试试exllamav2量化的qwen2.5:72b模型,回复质量也很高,用的ui是exui,prompt format要使用cohere。 还顺便调用langchain-chatchat知识库,…
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。这个模型最高支持8K上下文输入,经过了...
私有化部署216G显存 Qwen2.5-72B模型 登上全球开源王座 - 广州AIGC人工智能软件定制于20241002发布在抖音,已经收获了1.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
不过,要在本地运行Qwen-72B可能会有点困难,因为它对内存的需求非常高,至少需要144GB GPU内存才能运行。但是如果采用INT8对显存的要求马上降低,详细可以看看下面的文章: 文章 NVIDIA GPU的INT8变革:加速大型语言模型推理 太平洋的水 2023-12-02 4 Qwen-Audio结合了Qwen-7B和OpenAI的Whisper-large-v2音频编码...
7.4万 137 03:08 App 双4090部署qwen72b大模型 每秒150tokens 30.5万 69 00:46 App 炼丹炉?RTX 2080Ti魔改44g显存 5.8万 98 12:59 App 4张定制版22G 2080TI 自建AI服务器全过程记录 | 这个坑我先替你踩!| 哪天翻车我再发视频告诉大家! 6.8万 79 25:16 App 4x2080ti 22G 组装低成本AI服务器...
一名热衷于人工智能的开发者/研究员/工程师。 我对机器学习、深度学习以及自然语言处理特别感兴趣，并...
B站强推!35分钟学会微调大模型Qwen-7B,从模型原理-微调-代码实例一条龙解读!草履虫都能学会!共计4条视频,包括:1 通义千问—Qwen - 7B模型的特点、2 Qwen-7B-Chat模型的微调数据构成、3 Qwen - 7B - Chat 模型的ReAct Promp等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
使用体验如下,配置为rtx2060显卡,6g显存,来来回回折腾最后还是用回了未被deepseek蒸馏的qwen2.5模型。配置跑蒸馏后的7b-q4或8b-q4都不卡顿,回复速度挺快,主要问题就是被deepseek蒸馏后的模型回答质量不太理想,它确实会模仿deepseek深度思考的过程,但它的深度思考过程类似“画虎不成反类犬”,思考的方向很多时候都...
月底的时候,官方推出了量化版本Qwen VL Chat Int4[5],在效果只降低了 3% 的情况下,2K Token 只需要 11G+ 的显存,8K Token 也只需要 17G 显存,降低了不少入门门槛。 这款模型的商业版本 Qwen VL Plus 和 Qwen VL Max 版本随后也“上架”了阿里云,并可以使用API进行访问。
Qwen-72B 77.4 83.3 78.9 35.2 35.4 52.2 67.7 83.6 1.2 推理性能 测算了BF16、Int8和Int4模型在生成2048个token时的平均推理速度(tokens/s)和显存使用。结果如下所示: Model Size Quantization Speed (Tokens/s) GPU Memory Usage 1.8B BF16 54.09 4.23GB Int8 55.56 3.48GB Int4 71.07 ...