本地部署大模型時，怎麽選擇合适的版本？

1. 顯卡

以通義千問爲例。

1. Qwen2.5-7B：
   • 參數量：70億（7B）
   • 顯存需求：大約需要8-12GB VRAM（具體取決于優化技術）
2. Qwen2.5-14B：
   • 參數量：140億（14B）
   • 顯存需求：大約需要16-24GB VRAM（具體取決于優化技術）
3. Qwen2.5-32B：
   • 參數量：320億（32B）
   • 顯存需求：大約需要32-48GB VRAM（具體取決于優化技術）

 

因爲我的顯卡是16GB 顯存，所以Qwen2.5-7B是一個合适的選擇。一般對于同一個大模型，發布者會推出很多不同參數的版本，比如0.5B，1B，3B等等，大家可以根據自己的顯卡配置進行選擇

• Qwen2.5-7B：可以在16GB VRAM的顯卡上運行良好，不會出現顯存不足的情況。
• Qwen2.5-14B：雖然理論上可以在16GB VRAM的顯卡上運行，但可能會遇到顯存不足的問題，特别是在進行複雜的推理任務時。如果使用一些顯存優化技術（如混合精度訓練、分批加載等），可以勉強運行，但體驗可能不佳。
• Qwen2.5-32B：這個版本顯然不适合16GB VRAM的顯卡，因爲顯存需求遠超顯卡容量。

 

2. 計算公式

顯存需求 ≈ 參數數量 × 精度字節 × 1.2（中間變量開銷）

• 參數數量 ：
  • 模型的參數規模（如7B表示70億參數）。
• 精度字節 ：
  • FP32（單精度浮點）：4字節/參數
  • FP16（半精度浮點）：2字節/參數
  • Int8（8-bit量化）：1字節/參數
  • 4-bit量化：0.5字節/參數

 

• 示例計算：
  • Qwen2.5-7B（FP16）： 7B × 2字節 × 1.2 ≈ 14GB
  • Qwen2.5-14B（4-bit量化）： 14B × 0.5字節 × 1.2 ≈ 8.4GB

3. 機器内存和大模型文件大小

大模型文件最好選用gguf格式文件。

大部分本地部署大模型的軟件在使用大模型時，一般是将大模型加載到内存裏，所以本地機器的内存大小也是需要考慮的，如果16G内存的電腦，僅加載模型文件就需要使用好幾G，會導緻機器運行卡頓。

 

 

 

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