我们查看显卡,qwen2.5:7b-instruct 默认4B量化的模型大概占用 4.7GB显存 推理速度也还可以。 使用第三方chatbox 来实现推理 下载chatbox 套壳软件。https://chatboxai.app/zh 下载好chatbox 配置一下ollama 点击保存后,完成chatbox 设置 我找几个有点难度的问题。 回答正确,没有翻车。 我们的问题 : 同源结构...
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。
QWen-7B模型默认精度是bfloat16,这种情况下显存开销是16.2G。同时官方提供了更低精度的量化模型Int8和NF4,按照上述两种精度量化后,模型的现存开销分别是10.1G和7.4G。当然量化意味着模型效果的损失。可以让我们将模型量化成NF4和Int8精度的模型进行读取,帮助我们节省显存开销。我们也提供了相关性能数据。我们发现尽管模...
8095 1 05:10 App 千问Qwen2 7B模型8g显存运行效果,23Token/s 2.6万 112 11:37 App 【AI大模型】使用Ollama+Dify搭建一个专属于自己的知识库!支持多种文件类型,本地部署大模型,效果出奇的好! 1309 81 27:45 App 手把手教你快速上手Qwen2.5-7B微调,低成本实现微调行业大模型实战,全程干货操作,新手也...
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”
Reminder I have read the above rules and searched the existing issues. System Info 我双卡4090,我分别修改examples/inference下的llama3.yml和llama3_vllm.yml两个文件,修改成部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,当我运行llama3.yml文件时,显存占用如下 比较正常
实例:Qwen-7B-Chat需要显存大于16 GiB,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.gn6i-c4g1.xlarge。 镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。 公网IP:选中分配公网IPv4地址,带宽计费模式选择按使用流量,带宽峰值设置为100Mbps。以加快模型下载速度。
16G可能不太够用。https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_...
gradient_accumulation_steps: 梯度累加,如果你的显存比较小,那可以把batch_size设置小一点,梯度累加增大一些。 logging_steps:多少步,输出一次log num_train_epochs:顾名思义epoch gradient_checkpointing:梯度检查,这个一旦开启,模型就必须执行model.enable_input_require_grads(),这个原理大家可以自行探索,这里就不细说...
Qwen2.5-Coder-7B 的量化后模型大小约为 6.3GB ，在单块 3090 显卡（24GB 显存）上可以顺利运行，显存占用约 15GB 。这表明它对硬件资源的要求相对较低，适合资源受限的小型项目开发环境。6. 适用场景 Qwen2.5-Coder-7B 适用于多种编程任务，包括代码生成、代码修复和代码推理 。对于小型项目来说，这些功能...