使用 300 元的显卡推理 Qwen1.5-14B
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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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。
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关键要点
- 模型推理成本是使用大模型用户的难题，本文探讨低成本高性能的解决方案。
- 使用Tesla P4显卡（市场价300元）推理Qwen1.5-14B-Chat模型，支持2048上下文，速度达到11 tokens/s。
- Qwen团队提供了多种模型和量化方法的困惑度矩阵，帮助用户选择合适的模型。
- 部署环境为Debian，使用docker compose进行模型部署，配置包括CPU i3-12100、8G RAM和Tesla P4显卡。
- 调用模型时，llama.cpp支持多种API格式，示例代码使用OpenAI API格式进行调用。
- 推理速度测试显示，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。
- 总结指出，使用300元显卡推理Qwen1.5-14B-Chat模型可获得良好性能，但GPU利用率未达100%，可通过更强CPU和更高带宽RAM等方式改进。
- Tesla P4显卡性价比高，但存在年代久远、sm版本低等缺点，llama.cpp项目使其在深度学习环境中仍具价值。
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