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…
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...
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...
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...
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 会自动启动模型，您就可以在终端中直接与模型进行交互了。您也可以通过 Ollama 提供的 API 或与其他支持 Ollama 的应用...
首先,为了充分发挥QWEN-7B-CHAT和VLLM的性能,选择合适的硬件至关重要。推荐使用配备高性能CPU和GPU的服务器进行推理。在预算有限的情况下,可以选择支持CUDA加速的NVIDIA显卡,如RTX系列或Tesla系列。此外,对于需要处理大量并发请求的场景,可以考虑使用多卡并行计算或分布式部署。 二、软件环境搭建 在软件方面,需要安装支持...
社区案例显示，一家初创公司利用Qwen3-30B-A3B通过MCP调用SQLite数据库，自动生成销售报告并推送至Slack，工作效率提升约50%。AIbase观察到，Qwen3与Qwen Chat App的结合进一步降低了非技术用户的接入门槛。上手指南:快速部署与工具调用 AIbase了解到，Qwen3已通过Hugging Face（huggingface.co/qwen）与Qwen官网(qwen3...
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 ...
现在，在Qwen Chat（网页版）和通义APP中均能试用Qwen3。值得一提的是，Qwen3还增强了对MCP的支持，具备更强的与环境交互的能力。轻松破解7米甘蔗过2米门 Qwen3系列的亮点包括代码、数学能力，并提出了思考/非思考模式切换，提供更具性价比的模型体验。思考模式下，模型会逐步推理；非思考模式提供更快速、近乎即时...