LLaMA 2 和 QianWen-14B

阿里云通义千问14B模型开源！性能超越Llama2等同等尺寸模型 - 科技新闻 - EDA365电子论坛网

LLaMA 2 的硬件要求：

LLaMA 2 系列模型有不同的参数量版本，如7B、13B和70B等。对于不同大小的模型，其硬件需求也有所不同。以下是一些硬件要求摘要：

• LLaMA 2 70B推理时全精度（FP32）显存占用最低要求为约280GB。
• 对于微调和推理，Llama-13B 建议使用至少10GB VRAM（显存）的GPU，例如AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080或A2000。

LLaMA 2 运行时还需要足够的CPU处理能力和内存支持，例如运行LLaMA-30B模型的最低RAM要求是32 GB，但对于更大数据集或更长文本序列可能需要更多的RAM，推荐使用64 GB或128 GB。

QianWen-14B 的硬件要求：

由于没有直接提到QianWen-14B具体硬件要求的确切信息，但可以参考类似的大型语言模型进行推测：

• QianWen-14B 拥有140亿参数，理论上讲其对硬件的要求应该与同等规模的LLaMA模型相近或更高。
• 预测它在推理阶段需要较高的GPU显存容量，可能超过10GB，甚至更多，取决于实现的优化程度和技术细节。
• 同样需要强大的多核CPU以及大量的系统内存来处理大规模数据的读取和计算过程，RAM可能至少需要32GB起步，对于高效运行而言，64GB或以上的配置更为理想。

由于预训练大模型的运算密集性，实际部署时建议查阅官方发布的最新硬件指南以获取准确信息。

LLaMA 2 和 QianWen 是两个不