无需高配电脑！Qwen2.5-72B居然被我用4GB破显卡本地跑通了

最新推荐文章于 2025-04-15 10:41:27 发布

LLM教程

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文章标签： LLM RAG langchain 知识库大模型 AI 程序员

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AAI666666/article/details/146499418

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阿里发布千问2.5模型，72B版本在MMLU、MATH、MBPP等大部分评测指标上都超过了Llama3 405B，甚至一些指标也超过了GPT4o。

今天要挑战用我的4GB老显卡不做量化、不做压缩，看看能不能跑起来这个72B模型。

在这里插入图片描述

X上边各个国家也都爆发了关于Qwen模型的讨论：

在这里插入图片描述

我的4GB老显卡还能用吗？

A100，H100暂时还没有购入，主要的原因是穷。

目前主力显卡是一个4GB的老显卡：

在这里插入图片描述

4GB显卡直接尝试运行时，是这个画风：

在这里插入图片描述

72B的千问有多大？

72B的千问用18T个token训练而成，有80层。加载这个模型大概需要37块我这样的4GB显卡。差得不多。还差36块。

在这里插入图片描述

因此需要想一个办法。

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分层推理

解决方案就是分层推理，每次只80层中的一层进显存：

在这里插入图片描述

开源

代码全部开源到了开源项目AirLLM中，可以在github找到。

除了QWen2.5，AirLLM也支持Llama3 400B，Mixtral等模型。

叠个甲：4GB能跑但是速度肯定不会太快（4GB的卡还要啥自行车啊？）因此不适合chatbot等实时场景，仅适合异步数据处理等场景。

推理过程只需要几行代码：

from airllm import AutoModel

MAX_LENGTH = 128
model = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")

input_text = [
        'What is the capital of United States?',
    ]

input_tokens = model.tokenizer(input_text,
    return_tensors="pt", 
    return_attention_mask=False, 
    truncation=True, 
    max_length=MAX_LENGTH, 
    padding=False)

generation_output = model.generate(
    input_tokens['input_ids'].cuda(), 
    max_new_tokens=20,
    use_cache=True,
    return_dict_in_generate=True)

output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])

print(output)

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望