3. 模型显存资源消耗计算 主要参考xinference官方提供的方法:inference.readthedocs.io测试脚本如下: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # FP16(无量化) xinference cal-model-mem -s 72 -f pytorch -c 4096 -n qwen2-instruct # GPTQ-Int8量化 xinference cal-model-mem -s 72 -q Int8 -f ...
8卡 NPU显存64G 报错信息 Traceback (most recent call last): File "pretrain_gpt.py", line 280, in <module> main() File "pretrain_gpt.py", line 273, in main pretrain(train_valid_test_datasets_provider, File "/home/leo/ModelLink/modellink/training/training.py", line 323, ...
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...
在这个配置下最大是 4096,再大就会 OOM。 enforce-eager:不太明白什么意思,似乎打开之后每张卡会有 1~3 GB 的额外显存占用,用来存储某种东西。官方的解释是:Always use eager-mode PyTorch. If False, will use eager mode and CUDA graph in hybrid for maximal performance and flexibility. quantization:使用...
Qwen2/Qwen2-VL-7B-Instruct:测试验证选择了模型参数量较小的7B模型,仅推理的话这里7B大概需要14G的显存,免费试用的机型ecs.gn7i-c8g1.2xlarge上配的24G显存的A10卡就可以cover。 这里采取小参数量模型的折中测试方案主要是考量到了如下几个点: 推理显存占用计算问题。以比较常见的推理精度,fp16来计算,显存占用...
首先需要48GB左右显存的设备，后面的都好说，现在ollama之类都是一键部署。MAC studio的那个也可以。如果...
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。
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。 据阿里方面此前公布的相关信息显示,相比通义千问Qwen1.5系列,通义千问Qwen2系列实现了整体性能的代际飞跃,代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力均有所提升。其中在多语言能力方面,Qwen2系列...
--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。 关于vllm的更多参数,可以参考官方文档:https://docs.vllm.ai/en/stable/models/engine_args.html ...
4191 1 5:10 App 千问Qwen2 7B模型8g显存运行效果,23Token/s 1.9万 3 5:57 App 通义千问主力模型降价97%,1块钱等于5本《新华字典》文字量5563 3 1:16 App 用GLM 4v + Chat TTS实现给大模型加上视觉和声音 9305 7 1:57 App 国产小模型战神,综合性能超越GeminiPro和GPT-4V ...