就连微软也非常看好小体量的模型。前段时间的Ignite大会上，纳德拉宣布了仅有27亿参数的Phi-2模型，并将在未来开源。相比之下，Qwen-1.8B最大的优势就在于，推理所需最小的显存不到1.5GB，能够补足很多端侧场景的应用。而且，最低微调成本也不超过6GB，微调速度更是比7B模型提升了3倍以上。在多个权威评测集中...
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的显存才可以推理。关于Qwen-72B的详细配置参考:Qwen-72b模型信息卡 Qwen-1.8B模型简介 此次开源的模型除了Qwen-72B的超大规模参数模型外,还有一个18亿参数规模的模型Qwen-1.8B。这个模型最高支持8K上下文输入,经过了...
Int8 量化，让 Qwen-72B-Chat-Int8 在保持高性能的同时，显著提升运行效率，降低资源消耗。具体表现如下：推理速度与显存 不同配置下的推理速度与显存使用情况，为实时交互提供有力保障：注：vLLM 预分配 GPU 显存，无法检测最大使用量。三、快速上手：开启对话之旅 示例代码 python ini代码解读复制代码from ...
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(例如2xA100-80G或5xV100-32G) 运行Int4模型至少需要48GB显存(例如1xA100-80G或2xV100-32G) 部署 下载项目或者用git命令下去项目,解压后。项目地址:https://github.com/QwenLM/Qwen如果不用 docker...
最新上线的磐久AI服务器,支持单机16卡、显存1.5T,并提供AI算法预测GPU故障,准确率达92%;阿里云ACS首次推出GPU容器算力,通过拓扑感知调度,实现计算亲和度和性能的提升;为AI设计的高性能网络架构HPN7.0,可稳定连接超过10万个GPU ,模型端到端训练性能提升10%以上;阿里云CPFS文件存储,数据吞吐20TB/s,为AI智算提供指数...
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的显存才可以推理。 Qwen-1.8B模型简介 此次开源的模型除了Qwen-72B的超大规模参数模型外,还有一个18亿参数规模的模型Qwen-1.8B。这个模型最高支持8K上下文输入,经过了充分训练(2.2万亿tokens数据集),官方宣传效果远超...
如果说Qwen-72B“向上摸高”，抬升了开源大模型的尺寸和性能天花板；发布会上的另一开源模型Qwen-1.8B则“向下探底”，成为尺寸最小的中国开源大模型，推理2K长度文本内容仅需3G显存，可在消费级终端部署。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。用户可在魔搭社区...
注:vLLM 预分配 GPU 显存,无法检测最大使用量。 三、快速上手:开启对话之旅 示例代码 python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-72B-Chat-Int8", trust_remote_code=True) ...
私有化部署216G显存 Qwen2.5-72B模型 登上全球开源王座 - 广州AIGC人工智能软件定制于20241002发布在抖音,已经收获了1.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
推理性能方面，Qwen-72B模型半精度FP16载入需要144GB以上的显存，而Int4量化版本需要最少48GB的显存。Qwen-1.8B模型最低int4版本仅需2GB显存即可推理，生成2048长度的序列只需要3GB显存，微调需要6GB显存。提供基于vLLM和FastChat的推理部署方案，通过连续批处理、分页注意力等技术加速推理，提升吞吐量。使...