炸裂！最强开源模型一夜之间易主。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。正式加冕最强开源模型新王！
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。
X上边各个国家也都爆发了关于Qwen模型的讨论：
01
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：
4GB显卡直接尝试运行时，是这个画风：
02
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。
因此需要想一个办法。
03
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：
04
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)如何学习AI大模型 ？
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