PythonAI算法
基于 AirLLM 实现 4GB 显存环境下的 Qwen2.5-72B 本地推理
使用 AirLLM 库可以在显存受限（如 4GB）的硬件环境下运行 Qwen2.5-72B 大语言模型。该方案通过分层推理技术，将模型层动态加载到显存中，解决了传统方法无法在低配显卡上加载 72B 参数模型的难题。文章提供了基于 Python 的代码示例，并说明了该方案适用于异步数据处理场景，而非实时对话。
使用 AirLLM 库可以在显存受限（如 4GB）的硬件环境下运行 Qwen2.5-72B 大语言模型。该方案通过分层推理技术，将模型层动态加载到显存中，解决了传统方法无法在低配显卡上加载 72B 参数模型的难题。文章提供了基于 Python 的代码示例，并说明了该方案适用于异步数据处理场景，而非实时对话。
随着开源大语言模型的发展，通义千问 2.5（Qwen2.5）系列在多项评测指标上表现优异。其中，72B 参数版本在 MMLU、MATH、MBPP 等基准测试中展现了强大的能力，部分指标甚至超越了 Llama3 405B 和 GPT-4o。
然而，如此庞大的参数量对硬件资源提出了极高要求。以 FP16 精度为例，72B 模型仅权重就需要约 144GB 显存。即便使用 INT4 量化，也需要约 40GB 以上的显存才能流畅加载。对于拥有 4GB 显存的消费级显卡用户而言，直接运行该模型几乎是不可能的任务。
为了解决低显存环境下的超大模型部署问题，AirLLM 项目提供了一种创新的解决方案。其核心思想是分层推理（Layer-wise Inference）。
传统的推理方式通常需要将整个模型一次性加载到 GPU 显存中。而 AirLLM 允许将模型的不同层动态地加载到显存中。每次计算时，仅将当前需要的层载入 GPU，计算完成后卸载或替换为下一层。这种机制使得模型可以像流水一样通过有限的显存进行推理，从而突破了显存容量的限制。
在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：
可以通过 pip 直接安装 AirLLM 库：
pip install airllm
同时，确保安装了必要的依赖包：
pip install transformers accelerate torch
以下是使用 AirLLM 加载并运行 Qwen2.5-72B-Instruct 模型的完整示例。该代码展示了如何初始化模型、处理输入以及生成输出。
from airllm import AutoModel
import torch
# 设置最大生成长度
MAX_LENGTH = 128
# 初始化模型
# 注意：首次运行会下载模型权重，请耐心等待
model = AutoModel.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")
# 准备输入文本
input_text = [
"What is the capital of United States?",
]
# Tokenize 输入
input_tokens = model.tokenizer(
input_text,
return_tensors="pt",
return_attention_mask=False,
truncation=True,
max_length=MAX_LENGTH,
padding=False
)
# 执行生成
# use_cache=True 可以加速自回归生成过程
generation_output = model.generate(
input_tokens['input_ids'].cuda(),
max_new_tokens=20,
use_cache=True,
return_dict_in_generate=True
)
# 解码输出结果
output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])
print(output)
虽然 AirLLM 成功解决了显存不足的问题，但受限于 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度，推理延迟会显著高于全量加载在显存中的情况。
AirLLM 为开发者提供了一个在资源受限设备上探索超大参数模型的有效途径。通过分层推理技术，我们可以在 4GB 显存的老旧显卡上运行 Qwen2.5-72B 这样的大模型。尽管牺牲了部分推理速度，但这极大地降低了大模型的使用门槛，使得更多本地化、隐私敏感的 AI 应用场景成为可能。
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