在一个令人震惊的突发发展中，最强大的开源模型的头衔易主。
阿里云发布了Qwen 2.5模型，尤其是其72B版本，在人工智能领域设立了新的标杆。
该模型在MMLU、MATH和MBPP等大多数评估指标上超越了Llama3 405B，甚至在某些指标上超过了GPT-4。
X.com 上到处都在热议Qwen 2.5，世界各地的用户都在不停地讨论这个新的AI巨头：
今天，我正在接受一个大胆的挑战：在我的4GB显存的显卡上运行这个72B的大模型，而不进行量化或压缩。
挑战：我的4GB显卡能否胜任？
虽然A100和H100是不错的选择，但我的预算限制了我只能使用那块老旧的4GB显卡。
最初直接运行模型的结果如预期那样导致了内存不足的错误：
理解规模
拥有720亿参数并在80层上使用18万亿tokens训练的Qwen模型，大约需要37块4GB的GPU才能完全加载。我们还缺少36块GPU——差距相当大！
解决方案：逐层推理
在有限硬件上运行如此大规模模型的关键在于逐层推理。与其将整个80层模型加载到VRAM中，我们每次只加载和处理一层：
将第一层加载到VRAM
通过这一层处理输入
将输出移动到CPU内存
清空GPU内存
加载下一层并重复上述过程
这种方法大大减少了最大VRAM使用量，使得在4GB GPU上运行模型成为可能。
介绍AirLLM
为实现这一解决方案，我开发了一个名为AirLLM的开源项目。它不仅支持Qwen 2.5，还支持Llama3 400B、Mixtral以及其他大型模型。以下是一个简单的代码片段以演示其用法：
from airllm import AutoModel
MAX_LENGTH = 128model = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")
input_text = ['What is the capital of United States?',]
input_tokens = model.tokenizer(input_text,return_tensors="pt", return_attention_mask=False, truncation=True, max_length=MAX_LENGTH, padding=False)
generation_output = model.generate(input_tokens['input_ids'].cuda(), max_new_tokens=20,use_cache=True,return_dict_in_generate=True)
output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])
print(output)
它是完全开源的。AirLLM 还支持运行包括 Mixtral 和 Llama3 405B 在内的其他超大规模语言模型。你可以在 GitHub 仓库中找到 AirLLM (https://github.com/lyogavin/airllm)。
限制与应用场景
需要注意的是，虽然 4GB 的 GPU 可以运行该模型，但速度不会非常快。这种设置不适合实时聊天机器人场景，但非常适合异步数据处理任务。
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