前言: 由于vllm更新后,在我的本机16g显存gpu上部署qwen2.5-7b-chat-int4爆oom,特此记录临时解决方案,以及和老版0.6.3上面的对比 qwen2.5-7b-chat-int4地址:通义千问2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4量化 问题:qwen2.5-7b-chat-int4使用vlim sever默认参数启动oom 修改方案: llm_path=./model/qwen2.5-7b-int4...
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。 环境配置与安装本文…
服务器上运行Qwen-7B-Chat-Int4报错？这个错误是由于在运行Qwen-7B-Chat-Int4模型时，无法从ModelScope...
要提高Qwen-7B-Chat-Int4的并行处理能力，可以从以下几个方面进行优化：增加 Worker 数量:可以增加运行...
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-Int4为例,同样适用于其他大小的GPTQ-Int4版本。 环境准备 平台及cuda部分 在autodl平台中租一个4090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTor...
通义千问春节前放大招，一下开源了Qwen1.5的6个模型，分别是0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 和72B，与以往不同这次还一次性给出了Chat版、int4、int8、AWQ版给大家更多选择。分别如下：共计36个模型，在Hugging Face和modelscope都可以下载，国内用户建议用后者，下载速度快。为了提升开发者体验，Qwen1.5的...
我在用快速使用的例子,加载Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4模型时,会报 Traceback (most recent call last): File "test_qwen_1.5.py", line 4, in <module> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line ...
英伟达 T4 显卡使用千问 Qwen-7B-Chat-Int4 模型加载错误 ValueError: Found modules on cpu/disk. Using Exllama or Exllamav2 backend requires all the modules to be on GPU.You can deactivate exllama backend by setting disable_exllama=True in the quantization config object chatchat-space/Langchain...
model_name='Qwen/Qwen-7B-Chat'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True)max_memory=f'{int(torch.cuda.mem_get_info()[0]/1024**3)-2}GB'n_gpus=torch.cuda.device_count()max_memory={i:max_memoryforiinrange(n_gpus)}model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained...
首先量化,我懒,找的别人在h站上量化好的,感谢发布者的工作。链接:https://huggingface.co/AironHeart/Qwen-7B-Chat-8bit 然后,一定仔细看qwen-7b的readme,你遇到的全部问题里面都记录了,给个好评。然后记得遇到缺啥就安装啥,除了bitsandbytes。 首先在环境中安装必要组件 ...