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...
--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-paralle...
exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0vllm serve Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --dtype auto --api-key token-abc123 --max_model_len=8000--gpu_memory_utilization=0.98 --cpu-offload-gb64 参数:--cpu-offload-gb 64,使用内存量G 部署成功后截图: 单4090,部署成功截图 显存和内存占用: 单4090+内存...
qwen--Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4(GPTQ4BIT量化) qwen--Qwen2-72B-Instruct-AWQ(AWQ4BIT量化) 2. 测试框架 xinference==0.14.0 vllm==0.5.3.post1 torch==2.3.1 3. 模型显存资源消耗计算 主要参考xinference官方提供的方法:https://inference.readthedocs.io/zh-cn/latest/models/model_memory.html...
6月7日消息,阿里云在其技术博客上宣布,正式发布了全球性能最强的开源模型Qwen2-72B,除了72B同时也发布了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B 针对每种尺寸提供基础模型和指令微调模型,并确保指令微调模型按照人类偏好进行校准; 基础模型和指令微调模型的多语言支持; ...
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...
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...
6月7日消息,阿里云在其技术博客上宣布,正式发布了全球性能最强的开源模型Qwen2-72B,除了72B同时也发布了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B 针对每种尺寸提供基础模型和指令微调模型,并确保指令微调模型按照人类偏好进行校准; 基础模型和指令微调模型的多语言支持; ...
Qwen2-72B-Instruct https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct 在先前的 Qwen1.5 系列中，只有 32B 和 110B 的模型使用了 GQA（Grouped-Query Attention）。而这一次，Qwen2 系列所有尺寸的模型都使用了 GQA。这让大家能够更加方便地体验到 GQA 带来的推理加速和显存占用降低的优势。针对小尺寸模型...
--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。