Bereitstellungsarchitektur und Hardwareanpassungslösungen für Qwen2.5-VL
Qwen2.5-VL bietet vier Modellvarianten mit unterschiedlichen Parameterskalen, um den Einsatzanforderungen in verschiedenen Szenarien gerecht zu werden:
der kleinstmögliche MaßstabVersion 3BErfordert eine GPU mit mindestens 8 GB dediziertem Videospeicher, geeignet für Entwickler, um Prototypenvalidierungen auf ihren lokalen Rechnern durchzuführen. Mittlerer UmfangVersion 7BDie Nachfrage ist auf 16 GB Videospeicher gestiegen, was der aktuellen Grenze für Grafikkarten für Endverbraucher entspricht (wie beispielsweise die RTX 4090).
und professionell32-Bit- und 72-Bit-VersionenHierfür ist eine High-End-Rechenkarte mit 24 GB oder mehr dediziertem Speicher (wie beispielsweise die NVIDIA A100) erforderlich. Diese beiden Versionen eignen sich eher für den Einsatz auf Unternehmensservern oder in Cloud-Umgebungen. Es ist zu beachten, dass die 72B-Version für den Einsatz mit verteilten Rechenframeworks in praktischen Anwendungen empfohlen wird.
Das technische Team hat eine vollständige Toolchain für die Bereitstellung bereitgestellt:
- Unterstützt PyTorch CUDA-Beschleunigung
- Integriertes vLLM-Hochleistungs-Inferenz-Framework (Version > 0.7.2)
- Optionale Flash Attention2-Optimierungslösung
- Bereitstellen des Bereitstellungsskripts für die Web-Demo
Für Videoverarbeitungsszenarien wird empfohlen, zusätzlich die Decord-Codec-Bibliothek zu installieren, um eine optimale Leistung zu erzielen. Windows-Benutzer müssen diese Komponente möglicherweise aus dem Quellcode kompilieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen2.5-VL: Ein quelloffenes multimodales Großmodell für die Analyse von Bild- und VideodokumentenDie
