拉取 Qwen3模型: 打开终端，使用 ollama run <model_name> 命令拉取您想要部署的 Qwen3模型。model_name 会根据 Qwen3在 Ollama 模型库中的命名而定，通常会包含模型尺寸和量化方式，例如 qwen:7b-chat-q4_0。Ollama 会自动下载所需的模型文件。运行模型: 模型下载完成后，Ollama 会自动启动
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...
python Qwen-7B-Chat-Int4.py 看来已经能成功运行了。 将 前面下载目录 C:\Users\用户名\.cache\modelscope\hub\qwen\Qwen-7B-Chat-Int4 下的所有文件复制到 当前目录的 Qwen\Qwen-7B-Chat-Int4 目录: 修改cli_demo.py 修改如下代码: DEFAULT_CKPT_PATH = './Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4' 运行python cl...
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...
复杂度、计算需求等因素来选择合适的机器配置。对于qwen-chat-7b-int4模型，如果要在PAI-EAS上进行部署...
选择实例时，需考虑模型对GPU资源的需求，尤其是针对Qwen 7B Chat的Int4量化版本，推荐使用显存大于8GB的显卡。对于需要半精度推理的场景，则需更高配置的显卡。启动并配置实例步骤如下：访问FunHPC乐算云官网，注册并获取算力金。选择性价比高的云端显卡，配置主机，启动并创建实例，通过code-server或SSH...
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...
近日,基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行微调训练后,需要将其进行部署,以执行推理任务。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen架构的蒸馏模型,参数量为70亿,适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。然而,大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。
Qwen团队提供了多个模型尺寸，从0.5B到72B不等，包括base和chat版，以及多种精度选项如fp16、int8和int4，以适应不同场景、硬件平台和任务复杂度的需要。为全面了解Qwen系列产品，文章推荐访问相关链接。部署Qwen的步骤包括下载代码、安装基础python包、下载模型权重、配置模型路径和运行cli_demo.py。文章...
from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4", config=config, device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval() ilovesouthpark commented Oct 5, 2023 change the config.json in your model file and add disable_exllama: true to quantization_config section. 👍 1 Member JustinLin610 commented...