Arquitetura de implantação e soluções de adaptação de hardware para Qwen2.5-VL
O Qwen2.5-VL oferece quatro variantes de modelo com escalas de parâmetros diferentes para acomodar os requisitos de implantação em diversos cenários:
a menor escala possívelVersão 3BRequer uma GPU com pelo menos 8 GB de memória de vídeo dedicada, adequada para desenvolvedores criarem protótipos em suas máquinas locais. Média escalaVersão 7BA demanda aumentou para 16 GB de memória gráfica, o que representa o limite atual para placas gráficas de nível consumidor (como a RTX 4090).
e de nível profissionalVersões de 32 bits e 72 bitsPara isso, é necessária uma placa de computação de ponta com 24 GB ou mais de memória dedicada (como a NVIDIA A100). Essas duas versões são mais adequadas para implantação em servidores corporativos ou em ambientes de nuvem. Deve-se observar que a versão 72B é recomendada para uso com estruturas de computação distribuída em aplicações práticas.
A equipe técnica forneceu um conjunto completo de ferramentas de implantação:
- Suporta aceleração PyTorch CUDA
- Estrutura de inferência integrada de alto desempenho vLLM (versão > 0.7.2)
- Solução opcional de otimização Flash Attention2
- Fornecer script de implantação da demonstração na Web
Para cenários de processamento de vídeo, recomenda-se instalar adicionalmente a biblioteca de codecs decord para obter um desempenho ideal. Os usuários do Windows podem precisar compilar este componente a partir do código-fonte.
Essa resposta foi extraída do artigoQwen2.5-VL: um grande modelo multimodal de código aberto para análise de documentos de imagem e vídeoO
