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”
16G可能不太够用。https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_...
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。
建议使用CUDA 11.4及以上(GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项) 运行BF16或FP16模型需要多卡至少144GB显存 运行Int4模型至少需要48GB显存 Tesla A100 40GB/ 80GB Tesla A800 40GB/80GB Tesla H100 80GB Tesla H800 80GB Tesla L40 48GB Tesla A40 48GB Tesla A30 24GB Tesla A10 24G Tesla A16 64G ...
@@ -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。
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pythontrain.py --train_args_file train_args/dpo/qlora/qwen1.5-7b-dpo-qlora.json 在DPO阶段,我们采用ultrafeedback数据集,实验设置如下: num_epochs: 1learning_rate: 2e-4total_train_batch_size: 32max_seq_length: 1600max_prompt_length: 500optimizer: paged_adamw_32bitlr_scheduler_type: constant...
更难、更好、更快、更强：LLM Leaderboard v2 现已发布 摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项...