使用Qwen1.5的7B和14B模型时,必须选择24G显存以上的显卡。 单4090显卡,推荐直接使用 Qwen1.5-7B-Chat 、Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int8 双4090显卡,推荐直接使用 Qwen1.5-14B-Chat、Qwen1.5-7B-Chat 详细测试如下: 对五个模型的测试验证情况编辑于 2024-05-11 20:31・IP 属地上海 ...
模型卡片代码bf16测下来16+G 。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
效果评测 推理速度 (Inference Speed) 显存使用 (GPU Memory Usage) 导读 在魔搭社区,通义千问团队发布了Qwen-7B-Chat的Int4量化模型,Qwen-7B-Chat-Int4。该方案的优势在于,它能够实现几乎无损的性能表现,模型大小仅为5.5GB,内存消耗低,速度甚至超过BF16。
16G可能不太够用。https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_...
Assign Qwen2.5 7b显存占用过大 #2974 Sign in to view logs Summary Jobs issue_assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue October 18, 2024 11:08 ipc-robot commented on #2368 5f7dea4 Status Success Total duration 11s
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@@ -0,0 +1,286 @@ # Qwen1.5-7B-Chat vllm 部署调用## vllm 简介 vLLM框架是一个高效的大型语言模型(LLM)**推理和部署服务系统**,具备以下特性:- **高效的内存管理**:通过PagedAttention算法,vLLM实现了对KV缓存的高效管理,减少了内存浪费,优化了模型的运行效率。
这三大类模型一共有10多个版本,包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B,适用于个人、企业以及移动端、PC等不同人群不同业务场景的模型。虽然Qwen2.5只有720亿参数,但在多个基准测试中击败了Meta拥有4050亿参数的最新开源Llama-3.1指令微调模型;全面超过了Mistral最新开源的Large-V2指令微调模型,成为目前最强大参数的...
#使用QLoRA引入的NF4量化数据类型以节约显存 model_name_or_path='qwen_7b'#远程:'Qwen/Qwen-7b-Chat'bnb_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,bnb_4bit_use_double_quant=True,bnb_4bit_quant_type="nf4",llm_int8_threshold=6.0,llm_int8_has_fp16_...
关于下载多大的模型,可根据自己的显存进行选择,32B 模型至少确保 24G 显存。 下面我们以 7b 模型进行演示: ollama pull qwen2.5-coder 2.2 模型修改 由于Ollama 的默认最大输出为 4096 个token,对于代码生成任务而言,显然是不够的。 为此,需要修改模型参数,增加上下文 Token 数量。