请问一下，ModelScope有部署qwen2-72b的么，正常推理需要多大的显存？
LORA_CHECKPOINT="./ckpt/fine_tune_qwen2_72b_lora_ptd/" TP=8 PP=1 DISTRIBUTED_ARGS=" --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \ --nnodes $NNODES \ --node_rank $NODE_RANK \ --master_addr $MASTER_ADDR \ --master_port $MASTER_PORT " GPT_ARGS=" --use-mcore-models \...
1.3万 1 1:16 App 万元预算本地流畅跑Qwen1.5_72B AWQ 5433 2 5:12 App 硬核CPU跑llama3 70B模型速度如何?5261 -- 3:40 App 单卡4090 部署智谱 GLM-4-9B-Chat,30s 极速体验!4191 1 5:10 App 千问Qwen2 7B模型8g显存运行效果,23Token/s ...
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...
--served-model-name Qwen2-72B-Instruct \ --api-key xxx \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --max_model_len 4096 \ --enforce-eager \ --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。
从 0.5B 到 72B，共 5 个尺寸，分别有 base 和 instruct 微调两个版本 跟之前相比，上下文长度有...
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。Qwe...
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...
--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。