Die folgenden Punkte sollten bei der Verwendung von Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 beachtet werden:
- Hardware-BeschränkungDie BF16-Version benötigt 88 GB Videospeicher und die FP8-Version benötigt 30 GB Videospeicher. Wenn die Ressourcen nicht ausreichen, reduzieren Sie die Kontextlänge oder verwenden Sie Multi-GPU-Parallelität (Parameter tensor-parallel-size).
- Inferenz-ModusEs wird empfohlen, dass die Kontextlänge ≥ 131072 sein sollte, um eine optimale Leistung zu erzielen und doppelte Ausgaben aufgrund einer gierigen Dekodierung zu vermeiden.
- Methode des EinsatzesOllama oder LMStudio wird für die lokale Laufzeit empfohlen, aber die Kontextlänge muss angepasst werden, um Schleifenprobleme zu vermeiden; vLLM/sglang wird für den Einsatz in der Cloud bevorzugt, um den Durchsatz zu verbessern.
- Tool AnrufsicherheitWenn Sie externe Tools über Qwen-Agent konfigurieren, sollten die MCP-Dateiberechtigungen streng überprüft werden, um zu verhindern, dass sensible Vorgänge offengelegt werden.
- VersionskompatibilitätTransformers ≥ 4.51.0, vLLM ≥ 0.8.5 und andere abhängige Bibliotheksversionen sicherstellen, da sonst API-Fehler ausgelöst werden können.
Ein Langzeitbetrieb wird empfohlen, um den GPU-Speicher und die Temperatur zu überwachen und bei Bedarf Quantisierungs- oder Slice-and-Dice-Ladestrategien zu ermöglichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-235B-A22B-Thinking-2507: Ein großes Sprachmodell zur Unterstützung komplexer SchlussfolgerungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Vorsichtsmaßnahmen sind bei der Verwendung von Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 zu beachten?
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