outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)returnoutputsif__name__ =="__main__":# 初始化 vLLM 推理引擎model='/mnt/soft/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct'# 指定模型路径# model="qwen/Qwen2-7B-Instruct" # 指定模型名称,自动下载模型tokenizer =None# 加载分词器后传入vLLM 模型,但不是必要...
本地一键部署Qwen2-VL系列全模型,包括Qwen2-VL-2B 、7B、72B模型。该模型是视觉多模态。Qwen2-VL能够理解超过20分钟的视频,用于高质量的基于视频的问题回答、对话、内容创作等。本地一键下载链接: 网盘下载:https://pan.baidu.com/s/1lp8UOJtzRqDx7O5GvqD75g 提取码: juh
首先将HF_ENDPOINT环境变量修改为 hf-mirror.com: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 然后进行下载: huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --local-dir Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 这会在当前目录中创建一个Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4目录用于保存模...
git lfs install ; git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-72B-Instruct-AWQ.git (4)运行模型 01.修改配置 config.json #将 max_position_embeddings=32768 # 修改为 max_position_embeddings=131072 02.启动模型 (vllm043) ailearn@gpts:~$ cd /data/sdb/models/ ; CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
1.高性能计算资源：由于Qwen2-72B模型规模庞大，需配备高端GPU服务器，具体数量依据微调任务的复杂度和...
简介: 阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录 1. 概述 背景:主要用于图像、视频与文本的联合信息的理解场景。 本文以云产品功能、简单方案对比&售后技术排障的角度展开 2. 模型选型 Qwen2/Qwen2-VL-72B-Instruct:目标比较明确就是这个模型,需要结合阿里云的存储和异构算力在PAI上搭建该模型的推理服务。 Qwen2/Qwe...
因尝试4090+2080ti混合部署,没有成功,所以只尝试分开部署, 首次执行命令,会从hf/modelscope下载模型,需要一定时间。 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-...
八一菜刀团队,以其在Java、Python等领域的深厚技术积累,以及对RAG、向量搜索、非结构化数据解析等前沿技术的深入研究,近日宣布成功部署全球最强开源模型——QWen2-72B。这一里程碑式的成果,不仅标志着大模型部署技术的进一步成熟,也为AI技术创新与实践提供了新的方向。
想问下我们目前是否支持部署,如果不能部署的话预计什么时候可以支持一下~Collaborator Jintao-Huang commented Aug 5, 2024 已经支持了 文档有写～ Jintao-Huang closed this as completed Aug 8, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment ...
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...