我们在windows cmd窗口中输入 ollama pull qwen2.5:7b-instruct 等待模型下载,下载的模型速度取决您的网络速度。 使用 使用ollama 命令行窗口推理 启动模型 ollama run qwen2.5:7b-instruct 模型启动完成,这样我们就可以实现模型推理了。 我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速...
("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval() ## 打开fp16精度,V100、P100、T4等显卡建议启用以节省显存 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval() # 默认使用fp32精度...
由于BF16版本需要144GB的显存,让普通用户忘却止步,而INT4版本只需要48GB即可推理,给普通用户本地化部署创造了机会。(建议使用4×24G显存的机器) 但由于Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4其使用了GPTQ量化技术,对环境依赖要求严格,需要较为复杂的环境准备步骤。 在此提供环境准备教程。本教程以Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-I...
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”
我采用的是qwen2.5-7b-coder模型 由于训练的是7b,7b模型llama factory官方推荐lora微调是16GB显存。由于我的显卡是6g的,所以只能租卡,使用autodl这个上面的显卡,租一张一块多一小时。我租的是v100 32g。 我的系统配置如下 租完后就可以开始训练了 初次训练需要下载的东西很多,模型、pypi库这些,建议先用无卡模式启...
从这个角度看，Qwen1.5-MoE-A2.7B显存（半精度）最低需要28GB，但是推理的时候因为只使用了27亿参数，所以推理速度会更快。也就是意味着，Qwen1.5-MoE-A2.7B模型用2倍于70亿参数模型的显存，推理速度则提升到原来的1.74倍。下图是模型与其它模型的评测对比：模型名称参数数量MMLUGSM8KHumanEvalMultilingualMT-...
Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境 说明 Qwen1.5-72b 版本有BF16、INT8、INT4三个版本,三个版本性能接近。由于BF16版本需要144GB的显存,让普通用户忘却止步,而INT4版本只需要48GB即可推理,给普通用户本地化部署创造了机会。(建议使用4×24G显存的机器) ...
Replace OpenAI GPT with another LLM in your app by changing a single line of code. Xinference gives you the freedom to use any LLM you need. With Xinference, you're empowered to run inference with any open-source language models, speech recognition model
Qwen2.5-Coder-7B 的量化后模型大小约为 6.3GB ，在单块 3090 显卡（24GB 显存）上可以顺利运行，显存占用约 15GB 。这表明它对硬件资源的要求相对较低，适合资源受限的小型项目开发环境。6. 适用场景 Qwen2.5-Coder-7B 适用于多种编程任务，包括代码生成、代码修复和代码推理 。对于小型项目来说，这些功能...
本篇文章使用的模型是千问 2.5 版本的 7B 模型的官方量化版:Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4,因为我们要处理的数据任务非常简单,追求效率第一,所以即使使用较小参数量的模型,搭配它的量化版本,也问题不大,在不优化显存占用的情况下大概 17G vRAM(可优化)。