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...
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,…
相比之下，Qwen-72B基本可以准确地找到32K以内，放在各个位置上的信息。看看这三张对比图，真是没有比较就没有伤害 难倒GPT-4和Claude的问题，却被Qwen-72B轻松解决了，无怪乎会惹得国外开发者们连连惊呼。一句prompt，定制任意人设 除了更长的上下文能力之外，Qwen-72B还搭载了强大的系统指令（System Prompt）能力。
Int8 量化，让 Qwen-72B-Chat-Int8 在保持高性能的同时，显著提升运行效率，降低资源消耗。具体表现如下：推理速度与显存 不同配置下的推理速度与显存使用情况，为实时交互提供有力保障：注：vLLM 预分配 GPU 显存，无法检测最大使用量。三、快速上手：开启对话之旅 示例代码 python ini代码解读复制代码from ...
从1.8B到72B，通义千问率先实现全尺寸开源 如果说Qwen-72B“向上摸高”，抬升了开源大模型的尺寸和性能天花板；发布会上的另一开源模型Qwen-1.8B则“向下探底”，成为尺寸最小的中国开源大模型，推理2K长度文本内容仅需3G显存，可在消费级终端部署。从18亿、70亿、140亿到720亿参数规模，通义千问成为业界首个...
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1.4万个喜欢,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
从性能数据来看，Qwen-72B 没有辜负大家的期盼。在 MMLU、AGIEval 等 10 个权威基准测评中，Qwen-72B 都拿到了开源模型的最优成绩，成为性能最强的开源模型，甚至超越了开源标杆 Llama 2-70B 和大部分商用闭源模型（部分成绩超越 GPT-3.5 和 GPT-4）。要知道，在此之前，中国大模型市场还没有出现足以对抗 ...