Arrakis / Modelos / Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Requisitos de GPU de Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct tiene 15B parámetros. Para servirlo, calcula unos 35 GB de memoria de GPU en 16 bits, 18 GB en 8 bits o 8,9 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

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Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

Precisión	Memoria y configuración mínima
16 bits	35 GB: una L40S, RTX 6000 Ada o RTX A6000, la L40S desde 0,44 US$ por GPU-hora
8 bits	18 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
4 bits	8,9 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

Método	Memoria y configuración mínima
QLoRA	10 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
LoRA	35 GB: una L40S, RTX 6000 Ada o RTX A6000, la L40S desde 0,44 US$ por GPU-hora
Ajuste fino completo	236 GB: una B300, desde 4,60 US$ por GPU-hora

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros: 15B
Ventana de contexto (tokens): 32,768
Publicado en: BF16
Licencia: apache-2.0
Fecha de publicación: 2024-11-06
Pesos: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

vLLM

vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct --tensor-parallel-size 1

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Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita Qwen2.5-Coder-14B-Instruct?

Para servirlo, unos 35 GB en 16 bits, 18 GB en 8 bits y 9 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 10 GB con QLoRA, 35 GB con LoRA y 236 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

¿Puedo ejecutar Qwen2.5-Coder-14B-Instruct en una sola GPU?

Sí. En 16 bits necesita unos 35 GB, que caben en una L40S, RTX 6000 Ada o RTX A6000.

¿Cuánto cuesta ejecutar Qwen2.5-Coder-14B-Instruct?

En 16 bits necesita una L40S, RTX 6000 Ada o RTX A6000; en 4 bits, una RTX 4090 o RTX 3090. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

¿Cómo despliego Qwen2.5-Coder-14B-Instruct en Arrakis?

Abre Models en la consola de Arrakis, pega Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.

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