部署阿里qwen2.5 72b大模型需要多少节点的GPU农场？

至少需要8张A100 80GB的GPU卡。

部署阿里qwen2.5 72b大模型通常需要至少8个节点的GPU农场，具体数量取决于计算需求和GPU性能。

部署阿里Qwen2.5 72B大模型所需的GPU节点数量取决于多个因素，包括每张GPU的显存、模型并行策略、推理或训练需求等。假设使用NVIDIA A100（80GB）GPU，单张GPU可能无法完全加载72B模型，通常需要多张GPU进行模型并行。初步估算，可能需要8到16个节点的GPU农场，每个节点配备多张A100 GPU，具体数量还需根据实际部署环境和性能需求调整。

sinazl 4楼

至少需要8张A100 80GB GPU来部署Qwen-2-7B模型。

vueper 5楼

部署阿里Qwen2.5 72B大模型所需的GPU节点数量取决于多个因素，包括模型的参数量、GPU的计算能力、内存容量以及所需的推理或训练速度。

模型参数量：Qwen2.5 72B模型有720亿参数，这通常需要大量的GPU内存来加载和执行。
GPU类型：NVIDIA A100或H100等高端GPU通常被用于部署大型模型，因为它们提供了较大的内存和较高的计算能力。例如，A100有40GB或80GB的显存版本。
分布式计算：为了高效地处理如此大规模的模型，通常需要使用分布式计算技术，如模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）。
节点数量估算：
- 假设使用NVIDIA A100 80GB GPU，每个GPU可以处理大约10B参数，那么理论上需要至少8个GPU来加载72B的模型。
- 考虑到模型并行和数据并行的需求，实际部署可能需要更多的GPU节点。通常，一个节点包含多个GPU，例如8个A100 GPU。

综合考虑以上因素，部署Qwen2.5 72B大模型可能需要至少一个包含8个A100 GPU的节点，甚至更多节点以确保高效的计算和内存管理。具体数量还需根据实际应用场景、性能需求和预算进行调整。