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Qwen 2.5 VL 72B vs. Qwen 2.5 72B: VRAM-Anforderungen
Laut Hugging Face benötigt Qwen 2.5VL 72B mindestens 384 GB VRAM, während Qwen 2.5 72B nur 146,77 GB benötigt!
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Empfohlene GPUs für die Bereitstellung von Qwen 2.5 VL 72B
| Konfiguration | Gesamt-VRAM | Hinweise |
|---|---|---|
| 8× A100 80GB | 640 GB | Standard-Setup für Inferenz großer Modelle |
| 8× H100 80GB | 640 GB | Bessere Leistung als A100s |
| 8× L40S 48GB | 384 GB | Neuere Enterprise-GPU von NVIDIA. Kosteneffizient, aber möglicherweise optimierte Pipeline oder 8-Bit-Quantisierung erforderlich, um das Modell vollständig zu laden. |
8× L40S = 384 GB Gesamt-VRAM, was genau an der Grenze des dokumentierten Minimums von Qwen2.5-VL-72B liegt.
Möglicherweise benötigen Sie Modellparallelität und Optimierungen wie vLLM, DeepSpeed oder Hugging Face
accelerate, um die Stabilität zu gewährleisten.Ziehen Sie 8-Bit- oder 4-Bit-Quantisierung in Betracht, wenn FP16 nicht in den Speicher passt.
Die Kosten der Bereitstellung von Qwen 2.5 VL 72B
1. Deutlich höhere Bereitstellungskosten
- Sie benötigen mehr GPUs (z. B. 8×A100 80GB oder mehrere H100s) oder High-End-GPU-Knoten.
- Die Cloud-Bereitstellung wird im Vergleich zur reinen Textversion erheblich teurer.
2. Höhere Hardware-Hürde
- Viele Entwickler können VL-72B einfach nicht lokal ausführen. Es erfordert Multi-GPU-Setups und effiziente Modellparallelität.
- Zudem sind hohe Speicherbandbreite und optimierte Infrastruktur für stabile Inferenz erforderlich.
3. Teurere Inferenz
- API-Anbieter werden aufgrund des erhöhten Ressourcenverbrauchs höhere Preise verlangen.
- Die Inferenzkosten können 2–3× höher (oder mehr) sein als bei einem reinen Textmodell derselben Parametergröße.
4. Langsamere Inferenzgeschwindigkeit
- Visuelle Encoder und multimodale Fusionsschichten erhöhen die Komplexität.
- Die Verarbeitung von Bildern erhöht den Overhead des Token-Durchsatzes und die Latenz.
Warum Qwen 2.5 VL 72B mehr VRAM benötigt als ein gleich großes LLM
Qwen2.5-VL-72B ist ein hochmodernes multimodales Large Language Model von Alibaba Cloud, das entwickelt wurde, um Inhalte aus visuellen (Bilder und Videos) und textuellen Eingaben zu verstehen und zu generieren.
Mit 72 Milliarden Parametern zeichnet es sich bei Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Diagrammauswertung, visueller Fragenbeantwortung und Langvideo-Verständnis aus und eignet sich daher für komplexe Anwendungen wie KI-Agenten und Unternehmensautomatisierung.
1. Dynamische Auflösung und Bildraten-Sampling
Was es tut:
Qwen2.5-VL-72B führt dynamische Auflösung und zeitliches Bildraten-Sampling ein, sodass es Videos mit verschiedenen Bildraten verarbeiten kann. Das bedeutet, dass das Modell sich an unterschiedliche Bewegungsgeschwindigkeiten anpassen, Schlüsselereignisse identifizieren und zeitliche Zusammenhänge ableiten kann – etwa „wann etwas“ in einer Szene passiert ist. Dazu aktualisiert das Modell seine multimodalen Rotations-Position-Embeddings (mRoPE) mit absoluter Zeit- und Bild-ID-Information.
Wie es sich auf den VRAM auswirkt:
Obwohl dynamisches Sampling effizient klingt, muss das Modell durch die Unterstützung variabler Auflösungen und Bildraten Kapazitäten für mehrere zeitliche Muster vorhalten. Dies erhöht den Speicherbedarf, insbesondere bei der Verarbeitung hochauflösender oder langer Videos. Zudem führt die Erweiterung von mRoPE auf die Zeitdimension zu mehr Token, mehr Embeddings und mehr Attention-Layern – alles erhöht den VRAM-Verbrauch.
2. Optimierter Vision Transformer (ViT)
Was es tut:
Der visuelle Encoder des Modells basiert auf einem Vision Transformer mit Window-Attention, der Bilder in lokalisierten Patches verarbeitet statt auf einmal. Dies reduziert die Rechenlast. Qwen2.5-VL verwendet zudem SwiGLU und RMSNorm – moderne Techniken, die die Konvergenzgeschwindigkeit und numerische Stabilität verbessern, während die Kompatibilität mit dem Hauptsprachmodell Qwen2.5 erhalten bleibt.
Wie es sich auf den VRAM auswirkt:
Window-Attention hilft zwar, Speicher im Vergleich zu voller Attention zu sparen, insbesondere bei hochauflösenden Bildern. Dennoch verursacht der visuelle Encoder selbst – insbesondere in einem 72B-Modell – einen erheblichen Overhead. SwiGLU und RMSNorm sind an sich keine großen VRAM-Fresser, tragen aber zusätzliche Schichten und Operationen bei. Das Ergebnis ist ein visueller Stack, der effizienter als manche Modelle ist, aber dennoch Dutzende zusätzlicher Gigabyte VRAM benötigt, um reibungslos zu laufen, besonders bei großen Batch-Größen oder langen Kontexten.
Qwen2.5-VL-72B ist für hohe Leistung optimiert, aber seine Architektur ist von Natur aus multimodal und speicherintensiv. Es wurde entwickelt, um nicht nur Wörter, sondern auch komplexe visuelle und zeitliche Muster zu verstehen.
Diese Fähigkeiten gehen mit erheblichen VRAM-Kompromissen einher, was es weitaus anspruchsvoller macht als ein standardmäßiges 72B-Textmodell – selbst wenn architektonische Effizienz oberste Priorität hat.
Lokale Bereitstellung ist für Qwen2.5 VL 72B nicht einfach
Die lokale Bereitstellung von Qwen2.5-VL-72B kann aufgrund des massiven Speicherbedarfs – bis zu 384 GB VRAM – überwältigend sein. Es gibt zwar mehrere Möglichkeiten, die Belastung zu reduzieren, aber jede hat ihre eigene Komplexität:
- Quantisierung komprimiert das Modell auf 8-Bit oder sogar 4-Bit-Genauigkeit und reduziert den Speicherverbrauch um bis zu 75 %. Erfordert jedoch Tools wie GPTQ oder AWQ und kann die Genauigkeit oder Kompatibilität beeinträchtigen.
- Modellparallelität verteilt das Modell auf mehrere GPUs, sodass es auch dann laufen kann, wenn keine einzelne GPU genügend Speicher hat. Erfordert jedoch schnelle Verbindungen (wie NVLink) und eine sorgfältige Einrichtung – nichts für Anfänger.
- Effiziente Inferenz-Engines wie vLLM können die Speichernutzung und den Durchsatz optimieren, benötigen aber dennoch eine solide Infrastruktur und etwas Entwicklungsarbeit, um in die Produktion integriert zu werden.
- Cloud-basierte Bereitstellung beseitigt die Hardware-Hürde, erfordert jedoch die Verwaltung von Skalierung, Verfügbarkeit und Kosten – und oft auch eine benutzerdefinierte Container-Einrichtung.
Kurz gesagt: Alle diese Lösungen funktionieren, aber sie kosten Zeit, Geld oder beides. Deshalb ist für viele Entwickler, Forscher und Teams, die schnellen Zugang zur multimodalen Leistung von Qwen2.5-VL-72B suchen, die beste Option oft die einfachste – die Nutzung eines gut optimierten API-Dienstes.
Stattdessen die API nutzen
Die Nutzung einer API erspart Ihnen den Aufwand, Hardware einzurichten, Speicher zu verwalten oder sich um Kompatibilität zu sorgen. Sie erhalten sofortigen Zugriff auf die vollen Fähigkeiten von Qwen2.5-VL-72B – Vision, Sprache und Videoverständnis – ohne die Infrastrukturlast. Senden Sie einfach eine Anfrage, erhalten Sie eine Antwort und konzentrieren Sie sich auf das Wesentliche – das Erstellen von Anwendungen.
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Model Library.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
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Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Settings“ und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache geeigneten Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<IHR Novita AI API-Schlüssel>",
)
model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # oder False
max_tokens = 2048
system_content = """Sei ein hilfreicher Assistent"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hallo!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Qwen2.5-VL-72B ist hochmodern, aber seine Ressourcenanforderungen sind hoch. Anstatt sich mit Multi-GPU-Setups oder Tuning der Quantisierung herumzuschlagen, profitieren die meisten Benutzer von der Nutzung einer leistungsstarken API. Es ist schneller, einfacher und ermöglicht es Ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – das Erstellen intelligenter Anwendungen.
Kann ich Qwen2.5-VL-72B auf einer einzelnen GPU ausführen?
Nein, es sei denn, Sie quantisieren stark (z. B. 4-Bit) und verwenden eine sehr leistungsstarke GPU wie die H100 120 GB – selbst dann könnte die Leistung leiden.
Gibt es eine leichtere Version von Qwen-VL?
Ja, Qwen2.5-VL-7B und Qwen2.5-VL-3B bieten ähnliche multimodale Fähigkeiten zu geringeren Hardwarekosten.
Kann ich die API für Bild- + Text-Prompts verwenden?
Absolut. Die Novita AI Qwen 2.5 VL 72B API unterstützt vollständige multimodale Eingaben – einschließlich langer Videobilder, Diagramme und bildbasierter Fragen-Antwort.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
