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...
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。
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”
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen-7B-Chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 1. 2. 3. 4. 知识库建设 我们选用以下两个开源仓库作为知识库来源 qwen-7B-Chat QwenLM 首先我们需要将上述远程开源仓库 Clone 到本地,可以使用以下命令: # 进入到数据库盘 cd /root/autodl-tm...
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_7b_chat/lora/sft...
将Qwen/Qwen-7B-Chat替换为自己的路径/data/Qwen/Qwen-7B-Chat 将默认的服务地址 127.0.0.1修改为 0.0.0.0 代表绑定所有地址 6、安装openai_api.py需要的依赖 安装依赖 pip install fastapi uvicorn openai "pydantic>=2.3.0" sse_starlette 7、启动服务 启动接口服务 python openai_api.py 8、集成到one...
运行环境要求 本示例目前支持在阿里云北京、上海、深圳、杭州、乌兰察布、新加坡等多地域,使用 PAI-QuickStart 产品运行。 资源配置要求: 训练阶段:Qwen2.5-Coder-0.5B/1.5B量级模型:最低使用16GB显存(例如T4、P100、V100)及以上卡型运行训练任务;Qwen2.5-Coder-3B/7B量级模型:最低使用24GB显存(例如A10、T4)及以上...
周靖人称，Qwen-1.8B推理2K长度文本内容仅需3G显存，推理所需的最小显存不到1.5G，可在消费级终端部署。相比此前发布的Qwen-7B，Qwen1.8B的微调速度提升超3倍，最低微调成本不超过6GB。▲周靖人发布Qwen-1.8B 从18亿、70亿、140亿到720亿参数规模，通义千问成为业界首个“全尺寸开源”的大模型。周靖人...