千亿级开源大模型Qwen110B部署实测

本文主要是介绍千亿级开源大模型Qwen110B部署实测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

近日，通义千问团队震撼开源 Qwen1.5 系列首个千亿参数模型 Qwen1.5-110B-Chat。

千亿级大模型普通显卡是跑不了推理的，普通人一般也没办法本地运行千亿级大模型。

为了探索千亿级大模型到底需要计算资源，我用云计算资源部署了Qwen1.5-110B-Chat，看看部署它到底需要多少存储资源，并且测试在不量化、8bit量化、4bit量化下的显存消耗。

一、下载模型

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-110B-Chat', cache_dir='path/to/local/dir')

下载后模型目录结构如下：

.
├── config.json
├── configuration.json
├── generation_config.json
├── LICENSE
├── merges.txt
├── model-00001-of-00062.safetensors
├── model-00002-of-00062.safetensors
├── model-00003-of-00062.safetensors
├── model-00004-of-00062.safetensors
├── model-00005-of-00062.safetensors
...
├── model-00062-of-00062.safetensors
├── model.safetensors.index.json
├── out.txt
├── README.md
├── tokenizer_config.json
├── tokenizer.json
└── vocab.json
0 directories, 73 files

模型Qwen1.5-110B-Chat共占用硬盘空间208G。

二、显卡消耗

按照计算公式：模型显存占用（GB） = 大模型参数（B）*2

那么Qwen1.5-110B-Chat的显存占用量应该为220GB。

实际在部署过程中，没有考虑任何量化技术，占用显存215GB。

因此，如果你想完整部署Qwen1.5-110B-Chat，不考虑任何量化技术，需要3块80GB显存的显卡。

当然你可以玩量化，在 Transformers 中使用 LLM.int8() 只需提前安装pip install bitsandbytes即可，使用 LLM.int8() 方法量化transformer模型具体示例如下：

8bit量化

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qwen/Qwen1___5-110B-Chat',device_map='auto',load_in_8bit=True,max_memory={i: f'{int(torch.cuda.mem_get_info(i)[0]/1024**3)-2}GB'for i in range(torch.cuda.device_count())}
)

经测试，如果你采用8bit量化部署Qwen1.5-110B，需要113GB显存。

4bit量化

from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nf4_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit_quant_type="nf4",bnb_4bit_use_double_quant=True,bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)model_nf4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qwen/Qwen1___5-110B-Chat', quantization_config=nf4_config)

经测试，如果你采用4bit量化部署Qwen1.5-110B，需要62GB显存，预计1块80GB显存显卡即可部署。

三、推理代码

简单问一个弱智吧的问题。

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/home/data/qwen/Qwen1___5-110B-Chat",torch_dtype="auto",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/jydata/qwen/Qwen1___5-110B-Chat")prompt = "树上有3只鸟，我用步枪打死一只，还有几只鸟？"
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512
)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)