进行正常的推理任务时,Qwen2-72B模型需要A100 GPU(具备80 GB显存)或更高配置的显卡支持。这意味着推理服务部署至少需要A100级别的显卡以满足其显存需求。 2024-07-13 20:12:22 赞同 143 展开评论 打赏 游客x55rk7ntoj37y 4张V100失败了 我看hg上写:运行BF16或FP16模型需要多卡至少144GB显存(例如2xA10...
请问一下，ModelScope有部署qwen2-72b的么，正常推理需要多大的显存？
总计算量 Qwen2-72B推理 int4量化,4个3090 24G显卡(2张也能跑,但是输入+输出序列token数要在1k以内),或者2张4090。 Qwen2-72B微调 序列长度1k以内,量化4bit,lora dim64微调,单卡A100 80G刚好。 如果序列长度超1k,显存容易爆,一张A100就不够了。 参数量 Transformer block 单个block: Self-attention: Q, K...
具体来看，在Qwen1.5系列中，只有32B和110B的模型使用了GQA。这一次，Qwen2-72B所有尺寸的模型都使用了GQA，以便让大家体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。针对小模型，由于embedding参数量较大，Qwen2-72B使用了tie embedding的方法让输入和输出层共享参数，增加非embedding参数的占比。上下文长度方面，所有...
注意,48 GB 显存只能勉强放下 72B 的模型,因此我们需要一些额外的节省显存的策略来防止 CUDA OOM 错误。以下是所有参数的解释: tensor-parallel-size:张量并行的路数,可以简单地理解为使用多少张卡来推理。 host:监听的主机名,一般是127.0.0.1或者0.0.0.0。本地使用的话前者即可。如果希望公开服务,那么建议使用前者...
--tensor-parallel-size指定多个GPU服务运行,QWen2-72B的模型,单卡GPU无法支撑。 --gpu-memory-utilization用于模型执行器的GPU内存分数,范围从0到1。例如,值为0.5意味着GPU内存利用率为50%。如果未指定,将使用默认值0.9。vllm通过此参数预分配了部分显存,避免模型在调用的时候频繁的申请显存。
上周试用了 QWen2_VL_72B 效果有点震撼,之前一直在做的任务,直接被72B模型 zero-shot 降维打击了。但目前72B版本只开放了 API 试用,还没有开源权重,所以就用7B模型先练练手。其中遇到了几处踩坑,这里记录下。…
据了解,通义千问Qwen2系列模型于今年6月初开源,包含Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B,以及Qwen2-72B五个尺寸的预训练和指令微调模型,其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型(MoE)。而且Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA(分组查询注意力)机制,以便让用户体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势...
通义千问团队在技术博客中透露,Qwen2 系列包括 5 个不同尺寸的预训练和指令微调模型,分别是 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B,其中 Qwen2-57B-A14B 为混合专家模型(MoE)。所有尺寸的 Qwen2 模型都采用了 GQA(分组查询注意力)机制,以提供更快的推理速度和更低的显存占用...
--tensor-parallel-size指定多个GPU服务运行,QWen2-72B的模型,单卡GPU无法支撑。 --gpu-memory-utilization用于模型执行器的GPU内存分数,范围从0到1。例如,值为0.5意味着GPU内存利用率为50%。如果未指定,将使用默认值0.9。vllm通过此参数预分配了部分显存,避免模型在调用的时候频繁的申请显存。