1. 显卡

以通义千问为例。

1. Qwen2.5-7B：
   • 参数量：70亿（7B）
   • 显存需求：大约需要8-12GB VRAM（具体取决于优化技术）
2. Qwen2.5-14B：
   • 参数量：140亿（14B）
   • 显存需求：大约需要16-24GB VRAM（具体取决于优化技术）
3. Qwen2.5-32B：
   • 参数量：320亿（32B）
   • 显存需求：大约需要32-48GB VRAM（具体取决于优化技术）

 

因为我的显卡是16GB 显存，所以Qwen2.5-7B是一个合适的选择。一般对于同一个大模型，发布者会推出很多不同参数的版本，比如0.5B，1B，3B等等，大家可以根据自己的显卡配置进行选择

• Qwen2.5-7B：可以在16GB VRAM的显卡上运行良好，不会出现显存不足的情况。
• Qwen2.5-14B：虽然理论上可以在16GB VRAM的显卡上运行，但可能会遇到显存不足的问题，特别是在进行复杂的推理任务时。如果使用一些显存优化技术（如混合精度训练、分批加载等），可以勉强运行，但体验可能不佳。
• Qwen2.5-32B：这个版本显然不适合16GB VRAM的显卡，因为显存需求远超显卡容量。

 

2. 计算公式

显存需求 ≈ 参数数量 × 精度字节 × 1.2（中间变量开销）

• 参数数量 ：
  • 模型的参数规模（如7B表示70亿参数）。
• 精度字节 ：
  • FP32（单精度浮点）：4字节/参数
  • FP16（半精度浮点）：2字节/参数
  • Int8（8-bit量化）：1字节/参数
  • 4-bit量化：0.5字节/参数

 

• 示例计算：
  • Qwen2.5-7B（FP16）： 7B × 2字节 × 1.2 ≈ 14GB
  • Qwen2.5-14B（4-bit量化）： 14B × 0.5字节 × 1.2 ≈ 8.4GB

3. 机器内存和大模型文件大小

大模型文件最好选用gguf格式文件。

大部分本地部署大模型的软件在使用大模型时，一般是将大模型加载到内存里，所以本地机器的内存大小也是需要考虑的，如果16G内存的电脑，仅加载模型文件就需要使用好几G，会导致机器运行卡顿。

 

 

 

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