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...
--quantization gptq 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...
那么你可以大体认为你能享受14B的推理效率，而它的效果呢是要超过此前的Qwen1.5-32B的。
Step5 开始train: llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml Q&A 1.需要的 transformers 版本为4.45.0.dev,pip装不上。 法1: pip install git+https://github.com/huggingface/transformers -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com ref:gith...
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【LM studio】保姆级教程:本地运行通义千问72B 本地运行通义千问 Qwen72B!兼容AMD显卡或纯CPU #大模型 #AI大模型 #Qwen #通义千问 #程序员 00:00 / 03:37 连播 清屏 智能 倍速 点赞907 孙观楠的AI创业日记1月前大模型推理时所需要的GPU显存,需要多少显存?如何计算 一种简单的计算方法#人工智能 #大...
output_dir: saves/Qwen2-VL-72B-Instruct/full/FULLtrain logging_steps: 10 save_steps: 500 plot_loss: true overwrite_output_dir: true train per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 2 learning_rate: 1.0e-5 num_train_epochs: 30.0 ...
通义千问团队在技术博客中披露,Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型,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)。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。
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？