ModelScope中cpu32核心64gb内存，跑qwen模型能跑起来不？

通义千问模型，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，已经在ModelScope魔搭社区上线，并且是开源、免费、可商用的。其中，Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

在硬件配置上，具体能否运行起来主要取决于您的电脑配置。CPU32核心64GB内存的配置对于运行这类大规模的语言模型来说应该是足够的。然而，这也取决于其他的因素，比如你的电脑的其他软件是否正在使用大量的资源，以及你是否有足够的硬盘空间来存储模型文件和生成的数据。

通义千问模型，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已经上线ModelScope魔搭社区。ModelScope库使开发人员能够通过丰富的API设计执行推理、训练和评估。然而，对于具有32个CPU核心和64GB内存的设备来说，运行这样的大型模型可能会面临一些挑战。

首先，我们需要明确模型的大小和复杂性。Qwen-7B是一个大规模的语言模型，其参数数量达到70亿。此外，还有一些更复杂的版本，如Qwen-VL和Qwen-VL-Chat，这些模型在预训练过程中使用了更多的数据和更复杂的架构。因此，即使您的硬件配置相对较好，运行这样的模型也可能会对CPU和内存造成相当大的压力。

其次，我们需要考虑推理速度和延迟的要求。由于模型的大小和复杂性，推理速度可能会比较慢，这可能会影响到实时应用的性能。如果您的应用对延迟有严格的要求，那么使用这种规模的模型可能会不太合适。

自己算一下就好了，CPU部署就不建议了就是e7-8890v4*8的性能还不如gtx1080ti，384线程 3.4ghz的睿频状态，都比不过，一个cuda核心的AI性能相当于一个CPU线程，1080ti有3000+个cuda核心，加载肯定可以，可以做部署，但性能不行 ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”