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🧠 首先我们要搞清楚几个核心点:
🎯 目标:微调 Qwen2.5-Omni-72B
🚨 现实问题:作为个人用户,72B 模型几乎无法负担全量微调
💸 全量微调硬件需求:
✅ 最省的个人方案:不组 72B,只训练 Qwen2.5-Omni-7B 或 14B
💡 推荐方案 A:个人桌面级多卡训练服务器(性价比最高)
🧱 配置清单(推荐 3090/4090 或二手 A6000)
🪄 推荐训练方式(省资源)
1. 用 QLoRA + PEFT 方式微调 7B / 14B
2. 采用 Exllama, llama.cpp, vLLM 做推理
🚀 提升建议(选配)
✅ 总结:最省方案路线图
你要微调 通义千问2.5 Omni 72B,但预算有限,想自己 组装一台服务器。这个目标很硬核,但我完全可以帮你规划出最省钱、可行的个人部署方案。
🧠 首先我们要搞清楚几个核心点:
🎯 目标:微调 Qwen2.5-Omni-72B
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这个模型是超大型模型(72B 参数)
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FP16 权重大约需要 140GB 显存
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INT4/INT8 推理可以用 48GB~80GB
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想微调的话:最小需要 2 张 80GB GPU(如 A100 80G x2)
🚨 现实问题:作为个人用户,72B 模型几乎无法负担全量微调
💸 全量微调硬件需求:
GPU | 2 × A100 80GB(或 H100) |
内存 | 256GB ECC DDR4 |
CPU | 至少 16 核 32 线程(如 AMD Threadripper) |
存储 | 2TB NVMe SSD(用于数据+权重) |
主板、电源、水冷、机箱 | 均需专业级支持 |
预算 | 至少 10~15 万人民币(很保守) |
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