¿Cabe Qwen2.5-72B-Instruct en A100?

No Qwen2.5-72B-Instruct con BF16 necesita 138,55 GiB–140,50 GiB con un contexto de 8192 tokens. La A100 tiene unos 78 GiB utilizables.

37 archivos, 145,4 GB en total.

Son estimaciones a partir de la config del modelo y del tamaño de los archivos, no mediciones. Cómo calculamos

Qué cambiar

Otros archivos en esta GPU

CuantizaciónTamaño del archivoMotorTotalAjuste
BF16 safetensors Configuración actual145,4 GBvllm138,6 GiB–140,5 GiBNo cabe
GGUF Q8_0 (Qwen)77,5 GBllama.cpp74,8 GiB–76,8 GiBAjustado
GGUF Q6_K (Qwen)59,9 GBllama.cpp58,4 GiB–60,0 GiBCabe
GGUF Q5_K_M (Qwen)51,7 GBllama.cpp50,8 GiB–52,3 GiBCabe con holgura
GGUF Q4_K_M44,0 GBllama.cpp43,6 GiB–45,0 GiBCabe con holgura

Mismo contexto (8192 tokens), un chat a la vez, cada archivo con su motor habitual.

Configuración usada

Identificadores técnicos y datos para compartir
  • Modeloqwen2.5-72b-instruct
  • Hardwarenvidia-a100-80gb-sxm
  • Cuantizaciónbf16
  • Código para compartir esta configuraciónv2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6InF3ZW4yLjUtNzJiLWluc3RydWN0IiwiaGFyZHdhcmVJZCI6Im52aWRpYS1hMTAwLTgwZ2Itc3htIiwiZGV2aWNlQ291bnQiOjEsInF1YW50aXphdGlvbklkIjoiYmYxNiIsImNvbnRleHRUb2tlbnMiOjgxOTIsImNvbmN1cnJlbnRTZXF1ZW5jZXMiOjEsImVuZ2luZSI6InZsbG0iLCJrdlR5cGUiOiJmcDE2In19
Cómo se calcula este número

Total = archivo de pesos + caché KV + búferes de ejecución. El rango va de la sobrecarga baja a la alta del motor indicado.

Pesos (archivo)
135,43 GiB (145.412.407.296 bytes)
Caché KV
2,50 GiB (2.684.354.560 bytes)
Búferes de ejecución
0,63 GiB–2,58 GiB
Total
138,55 GiB–140,50 GiB
Memoria utilizable
78,00 GiB
Reserva de sistema / pantalla
2,00 GiB
Sobrante
-62,50 GiB–-60,55 GiB

estimación alta 140,50 GiB con 78,00 GiB disponibles

Que quepa en memoria no prueba que el motor, la cuantización y el sistema funcionen juntos. Compatibilidad no implica buen rendimiento.

  • El contexto pedido cabe en la ventana nativa de 32768 tokens.
  • Los pesos cargados se estiman con el total de parámetros, incluidos los expertos MoE inactivos.
  • Solo cuentan los archivos de pesos elegidos, no todas las cuantizaciones del repositorio.
  • El tamaño de descarga no es el pico de memoria de GPU. El diseño en ejecución, el relleno del asignador y la caché KV van aparte.
  • Los bytes de pesos provienen de 37 fragmentos safetensors publicados que suman 145412407296 bytes.
  • La longitud de contexto son los tokens en caché por secuencia (entrada más la salida reservada).
  • Las secuencias concurrentes comparten una copia del modelo; los pesos no se multiplican por el número de secuencias.
  • La precisión de la caché KV no depende de la cuantización de los pesos, salvo que la cambies.
Abrir esta combinación en la calculadoraCaché KV

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Fuentes

Calculadora

Esta página de combo mantiene el modelo y el dispositivo de la ruta. Personaliza en la calculadora principal; el enlace conservará esa identidad.

Cargando la instantánea del catálogo…

Longitud de contexto

Más contexto necesita más memoria para la caché KV, la memoria de trabajo del modelo para la conversación.

Más opciones
Cuantización
Ejecución

Motor y tipo de caché KV de esta estimación.

Carga

Escenario de sobrecarga y el espacio de prellenado.

Topología

Cómo se reparte el modelo entre dispositivos. La memoria no se suma.

El número de réplicas es avanzado. La cantidad son nodos o GPUs, no réplicas.

Presupuesto

Reserva del sistema y margen de seguridad. Un número vacío conserva el valor anterior.

GiB (2^30 bytes)

%

Modelo personalizado

Importa una config o escribe la arquitectura. No se escanea nada hasta importar.

Se analiza en el navegador. El archivo no se sube.

Solo huggingface.co, solo config.json, sin token. Se rechazan repos privados.

Elige un modelo para ver cuánta memoria necesita.