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// 零一万物 Yi · 文本大模型

Yi-1.5-34B-Chat 本地部署与显存需求

34.4B 参数。4 位量化约 25.4 GB,BF16 约 78.2 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-05-10许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方零一万物 · 01-ai
系列零一万物 Yi · Yi-1.5
类型文本大模型 (text-generation)
参数量34.4B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度4K tokens (4,096)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构60 层 · GQA
发布权重BF16 · 68.8 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2024-05-10 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)68.8 GB 78.2 GB RTX PRO 6000 96GBMac 128GB
FP8 / INT8 / Q8_036.5 GB 42.7 GB 2 × RTX 5090(64GB)Mac 64GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)20.9 GB 25.4 GB RTX 5090 32GBMac 64GB

每个请求的 KV 缓存:8K 2.0 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

01-ai 官方发布的 2 个仓库。

05零一万物 Yi 其他模型

全部 9 个 →
模型参数4 位合计发布
Yi-1.5-6B · 同系列6.06B5.1 GB2024-05-11
Yi-1.5-9B-Chat · 同系列8.83B7.2 GB2024-05-10
Yi-Coder-1.5B-Chat1.48B3.1 GB2024-08-21
Yi-Coder-9B-Chat8.83B7.2 GB2024-08-21
Yi-1.5-9B-Chat-16K8.83B7.2 GB2024-05-15
Yi-1.5-34B-Chat-16K34.4B25.4 GB2024-05-15
Yi-1.5-9B-32K8.83B7.2 GB2024-05-15
Yi-1.5-34B-32K34.4B25.4 GB2024-05-15

06来源

数据核对于 2024-08-27。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)