性能直逼6710億參數(shù)DeepSeek R1--- QwQ-32B推理模型本地硬件部署
阿里云通義千問團(tuán)隊(duì)近日宣布了一項(xiàng)重大進(jìn)展,正式推出了其最新的推理模型QwQ-32B,并宣布該模型已全面開源。這款新模型擁有驚人的320億參數(shù),但其性能卻能與參數(shù)規(guī)模高達(dá)6710億的DeepSeek-R1相抗衡。
為了全面評(píng)估QwQ-32B的性能,團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一系列基準(zhǔn)測(cè)試。
在數(shù)學(xué)推理方面,QwQ-32B在AIME24評(píng)測(cè)集上的表現(xiàn)與DeepSeek-R1不相上下,同時(shí)遠(yuǎn)超o1-mini以及相同尺寸的R1蒸餾模型。
在編程能力方面,通過LiveCodeBench的評(píng)測(cè),QwQ-32B同樣展現(xiàn)出了與DeepSeek-R1相當(dāng)?shù)膶?shí)力。
在由meta首席科學(xué)家楊立昆主導(dǎo)的“最難LLMs評(píng)測(cè)榜”LiveBench、谷歌提出的指令遵循能力IFeval評(píng)測(cè)集,以及加州大學(xué)伯克利分校等提出的BFCL測(cè)試中,QwQ-32B的得分均超過了DeepSeek-R1,充分證明了其卓越的性能和廣泛的應(yīng)用潛力。
一般來說,32B表示模型具有320億個(gè)參數(shù)。通常參數(shù)規(guī)模越大,模型對(duì)顯存和計(jì)算資源的需求就越高。以下以通用大模型情況來分析其顯存容量需求、GPU 硬件配置部署要求及系統(tǒng)部署流程。
(一)顯存容量分析與GPU推薦
模型運(yùn)行時(shí)所需顯存主要用于存儲(chǔ)模型參數(shù)、中間計(jì)算結(jié)果和梯度等。對(duì)于32B參數(shù)的模型:
計(jì)算精度 |
數(shù)據(jù)測(cè)算 |
顯存 |
滿足要求配置 |
單精度(FP32) |
每個(gè)參數(shù)用32位(4字節(jié))浮點(diǎn)數(shù)表示,320億個(gè)參數(shù)大約需32×109×4字節(jié), |
128GB |
6*RTX4090D 24GB 4*RTX5090D 32GB 4*RTX5000Ada 32GB 3*RTX A6000 48GB 2*A800 80GB |
半精度(FP16) |
每個(gè)參數(shù)用16位(2字節(jié))浮點(diǎn)數(shù)表示,所需顯存約為32×109×2字節(jié) |
64GB
|
3*RTX4090D 24GB 2*RTX5090D 32GB 2*RTX5000Ada 32GB 2*A100 40GB A800 80GB |
8 位量化(INT8) |
每個(gè)參數(shù)用 8 位(1字節(jié))表示,所需顯存約為32×109×1字節(jié) |
32GB |
2*RTX4090D 24GB RTX5090D 32GB RTX5000ADA 32GB A100 40GB |
4 位量化(INT4) |
每個(gè)參數(shù)用4位(0.5字節(jié))表示,所需顯存約為32×109×0.5 字節(jié) |
16GB |
RTX4080 16GB A4000 16GB |
GPU 硬件配置部署要求
- 顯存:根據(jù)上述顯存需求分析,
若采用4位量化,單張顯存16GB及以上的GPU(如 NVIDIA A10、A100、RTX 4090 等)可以嘗試部署;
若采用8位量化,需要單張顯存32GB及以上的GPU;
若采用半精度或全精度,可能需要多張高顯存 GPU 進(jìn)行并行計(jì)算。
- 計(jì)算能力:模型推理和訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算,建議選擇 CUDA 計(jì)算能力較高的 GPU,如 NVIDIA 的 A 系列、V 系列等專業(yè)計(jì)算卡,它們具有更多的 CUDA 核心和更高的計(jì)算帶寬。
- 多 GPU 支持:由于單張 GPU 顯存可能無法滿足模型需求,通常需要使用多 GPU 并行計(jì)算。這要求 GPU 支持 NVLink 等高速互聯(lián)技術(shù),以減少 GPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸延遲。
(二)系統(tǒng)部署步驟
2.1 環(huán)境準(zhǔn)備
- 操作系統(tǒng):建議使用Linux系統(tǒng),如 Ubuntu 18.04及以上版本,因?yàn)榇蠖鄶?shù)深度學(xué)習(xí)框架對(duì)Linux系統(tǒng)的支持更好。
- CUDA和cuDNN:根據(jù)所選GPU的型號(hào)和深度學(xué)習(xí)框架的要求,安裝相應(yīng)版本的CUDA和 cuDNN,以加速GPU計(jì)算。
- Python:安裝Python 3.7及以上版本,并使用虛擬環(huán)境(如virtualenv或conda)管理項(xiàng)目依賴。
2.2 安裝深度學(xué)習(xí)框架
根據(jù)模型的實(shí)現(xiàn)代碼,選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架,如 PyTorch 或 TensorFlow。以PyTorch為例,可以使用以下命令安裝:
bash |
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 |
其中cu117表示使用CUDA 11.7版本,根據(jù)實(shí)際安裝的CUDA版本進(jìn)行調(diào)整。
2.3 下載模型代碼和權(quán)重
從開源模型的官方倉庫(如 GitHub)下載模型的代碼和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。例如,使用git命令克隆倉庫:
bash |
git clone <模型倉庫地址> cd <模型倉庫目錄> |
2.4 配置模型運(yùn)行參數(shù)
根據(jù) GPU 硬件配置和顯存情況,選擇合適的量化方式和并行策略。在代碼中設(shè)置相應(yīng)的參數(shù),例如使用 4 位量化:
python |
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "path/to/your/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_4bit=True, device_map='auto') |
2.5 啟動(dòng)模型推理或訓(xùn)練
運(yùn)行模型的推理或訓(xùn)練腳本:
Bash |
python inference.py --input_text "你的輸入文本" |
或
Bash |
python train.py --train_data_path "path/to/train_data" |
注意事項(xiàng)
- 在部署過程中,可能會(huì)遇到顯存不足、CUDA 版本不兼容等問題,需要根據(jù)具體的錯(cuò)誤信息進(jìn)行排查和解決。
- 不同的開源模型可能有不同的代碼實(shí)現(xiàn)和部署要求,需要仔細(xì)閱讀模型的文檔和說明。
史上最神的AI靜音工作站---算命、炒股、看病、程序設(shè)計(jì)、銷售策劃、仿真計(jì)算、3D設(shè)計(jì)、藥物設(shè)計(jì)、基因測(cè)序、大數(shù)據(jù)分析
http://www.jiu-hong.com/article/110/2936.html
我們專注于行業(yè)計(jì)算應(yīng)用,并擁有10年以上豐富經(jīng)驗(yàn),
通過分析軟件計(jì)算特點(diǎn),給出專業(yè)匹配的工作站硬件配置方案,
系統(tǒng)優(yōu)化+低延遲響應(yīng)+加速技術(shù)(超頻技術(shù)、虛擬并行計(jì)算、超頻集群技術(shù)、閃存陣列等),
多用戶云計(jì)算(內(nèi)網(wǎng)穿透)
保證最短時(shí)間完成計(jì)算,機(jī)器使用率最大化,事半功倍。
上述所有配置,代表最新硬件架構(gòu),同時(shí)保證是最完美,最快,如有不符,可直接退貨
欲咨詢機(jī)器處理速度如何、技術(shù)咨詢、索取詳細(xì)技術(shù)方案,提供遠(yuǎn)程測(cè)試,請(qǐng)聯(lián)系
UltraLAB圖形工作站供貨商:
西安坤隆計(jì)算機(jī)科技有限公司
國內(nèi)知名高端定制圖形工作站廠家
業(yè)務(wù)電話:400-705-6800
咨詢微信號(hào):