海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何解决Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507模型本地运行时内存不足的问题？

2025-08-20

343

解决内存不足问题的实用方案

当在本地运行Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507这类大型语言模型时，内存不足是常见挑战。以下是多种有效的解决方案：

采用FP8量化版本：模型提供了FP8版本(约220.20GB)，相比BF16版本(437.91GB)显存需求降低近50%，仅需约30GB显存
调整上下文长度：默认256K上下文会消耗大量内存，可降低至32768令牌以显著减少内存占用
使用高效推理框架：推荐vLLM(≥0.8.5)或sglang(≥0.4.6.post1)，它们优化了内存管理和推理效率
多GPU并行：通过tensor-parallel-size参数将模型分布在多块GPU上
CPU卸载技术：可使用llama.cpp等框架将部分计算卸载到系统内存

实际操作时，建议首先尝试以下命令降低内存需求：
python -m sglang.launch_server –model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 –tp 8 –context-length 32768

本答案来源于文章《Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507：支持复杂推理的大型语言模型》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何解决Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507模型本地运行时内存不足的问题？

相关推荐