项目版本是0.2.9 加载本地模型:Qwen-72B-Chat 配置使用多卡A800,最大显存48G 加载正常,问答的时候,会如下报错,麻烦看一下: INFO: 127.0.0.1:54730 - "POST /llm_model/list_config_models HTTP/1.1" 200 OK 2024-03-06 13:28:09,183 - _client.py[line:1013] - INFO: H
推理性能方面，Qwen-72B模型半精度FP16载入需要144GB以上的显存，而Int4量化版本需要最少48GB的显存。Qwen-1.8B模型最低int4版本仅需2GB显存即可推理，生成2048长度的序列只需要3GB显存，微调需要6GB显存。提供基于vLLM和FastChat的推理部署方案，通过连续批处理、分页注意力等技术加速推理，提升吞吐量。使...
轻量化微调Qwen-72B-Chat最佳实践支持最主流的轻量化微调算法LoRA,并且需要使用A800(80GB)4卡及以上资源进行计算。以下,我们简述轻量化微调Qwen-72B-Chat的算法流程。首先,我们下载Qwen-72B-Chat的Checkpoint和用于LoRA微调的数据集,用户也可以按照上述格式自行准备数据集。 def aria2(url, filename, d): !aria2c...
2 72b的int4模型，大概40G，如果是单卡推理，是推不到32k的，除非你用的是H100的 96g显存这种的设备...
CPU-双GPU联合部署Qwen1.5-72B-Chat 大模型 xinference(llama.cpp)-oneapi-fastGPT搭建本地AI助手/知识 06:25 2080Ti-P106 异构多显卡/多GPU 部署 CodeLlama-70B-Instruct XInference搭建本地代码助手/解释器 05:33 Qwen-VL看图说话 2080Ti 11G显存 xinference部署多模态大模型 09:15 2080Ti部署YI-34B大...
PAI-QuickStart 支持的 Qwen-72B-Chat 的全量参数微调基于 Megatron-LM 的训练流程,支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化等技术,大幅提升大模型分布式训练效率。在这一算法组件中,我们提前对模型Checkpoint进行了切分,适配多机多卡环境训练,开发者只需根据格式要求准备训练集和验证...
参考以下文档，https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/README_CN.md此回答整理自钉群“魔搭Model...
本地运行通义千问72B!兼容AMD显卡或纯CPU【LM Studio】 1.6万 2 13:29 App 2080Ti部署YI-34B大模型 xinference-oneapi-fastGPT本地知识库使用指南 1.4万 -- 6:12 App 英伟达4090实测通义千问Qwen-72B-Chat 模型性能 5197 -- 5:17 App [茉卷知识库] 本地部署通义千问 1.5 14B 模型 5603 1 8:...
在单机八卡80G A100服务器上尝试用LORA微调Qwen-72B-Chat模型时发现内存爆了,机器上有一个T的内存,不明白为什么不够用。是我哪里操作出问题了吗还是原本对内存的需求量就比1T大。我的训练数据一百多M,数据长度偏长,可能一两千的字符。 RuntimeError: [enforce fail at alloc_cpu.cpp:83] err == 0. Default...
Qwen-72B-Chat-int4 双机分布式推理试验成功 û收藏 转发 1 ñ10 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... Ü 简介: Radio Amateur 𝐁𝐃𝟒𝐒𝐔𝐑.𝐜𝐨𝐦 更多a 微关系 他的关注(80) karminski-牙医 soulteary 咸鱼的快乐你...