Qwen7B模型:至少需要24G显存以上的显卡。 Qwen14B模型:推荐使用单张4090显卡,或者双4090显卡配置,对应的显存为24G或更高。 Qwen72B模型:建议部署环境为两张3090显卡(总计48G显存),以及64G内存和32核CPU。 这些配置要求确保了模型在微调过程中有足够的资源进行处理,以便于达到较好的性能表现。在进行微调时,还需要考虑...
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”
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 ...
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。
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...
Qwen-72B参数规模720亿，半精度（FP16）模型的载入需要144GB以上的显存！而Int4量化之后需要最少48GB的...
配置高速内存且支持全互联拓扑，满足大模型训练中张量并行的通信需求。支持高性能I/O扩展，同时可以扩展至...
不过,要在本地运行Qwen-72B可能会有点困难,因为它对内存的需求非常高,至少需要144GB GPU内存才能运行。但是如果采用INT8对显存的要求马上降低,详细可以看看下面的文章: 文章 NVIDIA GPU的INT8变革:加速大型语言模型推理 太平洋的水 2023-12-02