在银河麒麟V10上离线安装千问VL - Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4

Gone 是一个基于 Go 语言开发的轻量级依赖注入框架,专注于通过模块化设计和代码生成技术,帮助开发者构建可测试、易维护的应用程序架构。
推挤你使用,项目地址:https://github.com/gone-io/gone

需要在客户服务器上安装 Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4,不能联网,安装的系统是 银河麒麟V10
思路是在客服服务器上安装docker,然后通过docker运行vllmQwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4

1.系统版本确认

[root@localhost nvidia-container-toolkit]# cat /etc/os-release
NAME="Kylin Linux Advanced Server"
VERSION="V10 (Tercel)"
ID="kylin"
VERSION_ID="V10"
PRETTY_NAME="Kylin Linux Advanced Server V10 (Tercel)"
ANSI_COLOR="0;31"

2.准备

下面这些操作建议在一台能联网的 银河麒麟V10 服务器上操作完成。

2.1 显卡驱动和CUDA,直接下载 CUDA Toolkit,里面自带驱动

进入 CUDA Toolkit 12.6 Update 3 Downloads 下载
在这里插入图片描述

  • 下载
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run
  • cuda_12.6.3_560.35.05_linux.run拷贝到U盘。

2.2 docker 和 docker-compose

下载linux二进制包,可以参考:

  1. https://docs.docker.com/engine/install/binaries/
  2. https://docs.docker.com/compose/install/standalone/
  • 下载
wget https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-27.4.0.tgz
wget https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.30.3/docker-compose-linux-x86_64
  • docker-27.4.0.tgzdocker-compose-linux-x86_64拷贝到U盘。

<think>嗯,用户想了解Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct int4模型运行所需的显存大小。首先,我需要确定影响显存需求的主要因素。模型参数占用的显存是关键,特别是int4量化后的参数。72B模型原本有720亿参数,int4量化后每个参数占4位,也就是0.5字节。所以参数显存应该是720亿乘以0.5字节,即大约36GB。然后考虑中间激活值,通常这部分在大型模型推理时可能占显存的1-2倍参数大小,不过使用优化技术如Flash Attention-2可以降低。比如激活值可能需要36-72GB。总显存估计在72-108GB之间。不过实际应用时,比如使用Flash Attention-2和梯度检查点技术,可能可以优化到更低。还要注意,不同批次大小和序列长度会影响显存,用户可能需要根据具体使用情况调整。另外,用户提到的示例代码中使用了flash_attention_2,这应该有助于减少显存占用。所以综合这些因素,给出一个范围,并建议使用优化技术和查看官方文档确认。可能还需要提醒用户考虑框架开销和其他运行时因素,留出一定的显存余量。</think>关于Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct int4模型的GPU显存需求,主要影响因素包括模型参数量、数据类型和优化技术。以下是详细分析: ### 1. 参数显存估算 - **原始参数**:72B模型包含约$72 \times 10^9$个参数 - **int4量化**:每个参数占用4位(0.5字节) - **计算公式**: $$ 72 \times 10^9 \times 0.5\ \text{bytes} = 36\ \text{GB} $$ ### 2. 激活值显存 - **中间激活值**:通常在参数量的1-2倍之间 - **估算范围**: $$ 36\ \text{GB} \times (1 \sim 2) = 36\ \text{GB} \sim 72\ \text{GB} $$ ### 3. 总显存需求 - **基础需求**:参数+激活值≈72-108GB - **优化技术**: - 使用Flash Attention-2可减少30-50%显存占用[^1] - 梯度检查点技术可进一步优化 - **推荐配置**: - 最低要求:80GB显存(如A100/A800) - 优化后:可降至60-80GB ### 4. 实践建议 ```python # 启用显存优化配置示例 from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained( "Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct", torch_dtype=torch.bfloat16, attn_implementation="flash_attention_2", # 显存优化关键参数 device_map="auto" ) ``` ### 5. 影响因素 - 序列长度:每增加1k tokens约需额外0.5-1GB显存 - 批次大小:batch_size=1时最节省显存 - 框架开销:建议预留10-15%显存余量 建议实际部署前通过`nvidia-smi`监控显存使用,并参考HuggingFace的模型卡文档确认具体要求。
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