你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起Qwen-14B-Chat，效果惊人
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen-14B-Chat 写在前面：硬件门槛
在官方文档中，我们找到了明确的显存要求。根据测试数据，不同精度的模型对显存的需求如下：
- BF16精度：编码2048个token时峰值显存占用为30.15GB，生成8192个token时峰值显存占用为38.94GB。
- Int8精度：编码2048个token时峰值显存占用为18.81GB，生成8192个token时峰值显存占用为27.54GB。
- Int4精度：编码2048个token时峰值显存占用为13.01GB，生成8192个token时峰值显存占用为21.79GB。
这意味着，如果你的显卡显存达到或超过24GB（如NVIDIA RTX 4090 24GB），完全可以运行Int4或Int8精度的Qwen-14B-Chat模型。如果你的显卡显存更高（如NVIDIA A100 80GB），则可以尝试运行BF16精度模型。
环境准备清单
在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：
- 操作系统：Linux或Windows（推荐Linux）。
- Python版本：3.8及以上。
- PyTorch版本：1.12及以上，推荐2.0及以上。
- CUDA版本：11.4及以上（GPU用户必须安装）。
- 其他依赖库：
transformers、accelerate、tiktoken、einops、scipy、transformers_stream_generator、peft、deepspeed。
模型资源获取
Qwen-14B-Chat的模型可以通过以下方式获取：
- 直接下载：从官方提供的链接下载模型文件。
- 使用命令行工具：通过
huggingface-cli或modelscope工具下载。
逐行解析“Hello World”代码
以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B-Chat", trust_remote_code=True)
# 加载模型（自动选择精度）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
# 第一轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)
# 第二轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "给我讲一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。", history=history)
print(response)
# 第三轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "给这个故事起一个标题", history=history)
print(response)
代码解析：
- 加载分词器：
AutoTokenizer.from_pretrained用于加载模型的分词器，trust_remote_code=True表示信任远程代码。 - 加载模型：
AutoModelForCausalLM.from_pretrained用于加载模型，device_map="auto"表示自动选择设备（GPU或CPU）。 - 对话交互：
model.chat方法用于进行多轮对话，history参数用于保存对话历史。
运行与结果展示
执行上述代码后，你会看到类似以下的输出：
你好！很高兴为你提供帮助。
这是一个关于一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事...
《奋斗创业：一个年轻人的成功之路》
常见问题（FAQ）与解决方案
问题1：显存不足（OOM）
解决方案：
- 尝试使用更低精度的模型（如Int4或Int8）。
- 减少生成token的数量。
问题2：依赖冲突
解决方案：
- 确保所有依赖库的版本符合要求。
- 使用虚拟环境隔离依赖。
问题3：下载失败
解决方案：
- 检查网络连接。
- 尝试使用镜像源或手动下载模型文件。
这篇教程旨在帮助你快速上手Qwen-14B-Chat模型，从硬件配置到代码运行，一步一步带你完成。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
