使用 300 元的显卡推理 Qwen1.5-14B
内容提要
本文介绍了使用低成本显卡和llama.cpp推理Qwen1.5-14B-Chat模型的方法，包括使用Tesla P4显卡和GPU + CPU混合计算，在2048上下文支持下达到11个token/s的速度。文章还讨论了模型大小、量化方法的困惑度矩阵和不同模型的性能表现。作者提供了llama.cpp的部署和调用方法，并讨论了提高推理速度的改进点。最后，作者总结了Tesla P4显卡的优缺点，并强调了llama.cpp项目的重要性。
延伸解读
量化选择与性能权衡
文章提供了Qwen1.5系列模型在不同量化方法下的困惑度矩阵。以14B模型为例，q2_k量化的困惑度（12.27）仍低于fp16的7B模型（14.21），这意味着在显存有限时，选择更大参数量的低量化模型可能比小参数量高精度模型表现更好。但需注意，困惑度仅是参考指标，实际生成质量还需结合任务评估。
混合计算的速度瓶颈
测试显示，prompt处理速度可达124.46 tokens/s，但生成速度仅为11.31 tokens/s。作者指出，由于部分计算交由CPU，GPU利用率未达100%，数据交换和CPU运算增加了等待时间。若想提升生成速度，可考虑升级CPU、使用更高带宽内存，或增加显存以加载更多模型层。
Tesla P4的适用场景与局限
Tesla P4显卡价格低廉（约300元），显存7.5GB，适合预算有限的个人或小规模部署。但该卡年代久远，不支持GPTQ等依赖新算子的量化方法，也不支持bf16。借助llama.cpp的GGUF格式和混合计算，它仍能运行14B模型，但性能受限于硬件架构，不适合高并发或低延迟场景。
Q&A
如何使用300元的显卡推理Qwen1.5-14B模型？
可以使用Tesla P4显卡，通过llama.cpp进行GPU和CPU混合计算，支持2048上下文，达到11 tokens/s的速度。
Qwen1.5-14B模型的推理速度如何？
在测试中，处理1672个token耗时13.43秒，速率为124.46 tokens/s，511个token耗时45.18秒，速率为11.31 tokens/s。
使用Tesla P4显卡推理Qwen1.5-14B的优缺点是什么？
优点是性价比高，适合低成本推理；缺点是年代久远，sm版本低，不支持新技术如GPTQ。
如何部署Qwen1.5-14B模型？
可以使用docker compose进行部署，配置包括CPU i3-12100、8G RAM和Tesla P4显卡，具体步骤可参考官方文档。
llama.cpp在推理中有什么作用？
llama.cpp支持多种API格式调用，帮助用户更方便地进行模型推理，并提升推理性能。
如何提高Qwen1.5-14B模型的推理速度？
可以通过更强的CPU、更高带宽的RAM、将所有模型加载到VRAM中或减少上下文长度来提高推理速度。
