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Qwen 2.5 VL 72B vs Qwen 2.5 72B : Besoins VRAM
D’après Hugging Face, Qwen 2.5VL 72B nécessite au moins 384 Go de VRAM, tandis que Qwen 2.5 72B n’en nécessite que 146,77 Go !
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GPU recommandés pour le déploiement de Qwen 2.5 VL 72B
| Configuration | VRAM totale | Remarques |
|---|---|---|
| 8× A100 80 Go | 640 Go | Configuration standard pour l’inférence de grands modèles |
| 8× H100 80 Go | 640 Go | Meilleure performance que les A100. |
| 8× L40S 48 Go | 384 Go | GPU d’entreprise plus récent de NVIDIA. Rentable, mais peut nécessiter un pipeline optimisé ou une quantification 8 bits pour charger entièrement le modèle. |
8× L40S = 384 Go de VRAM totale, ce qui se situe juste à la limite du minimum documenté de Qwen2.5-VL-72B.
Vous pourriez avoir besoin de parallélisme de modèle et d’optimisations via vLLM, DeepSpeed ou
acceleratede Hugging Face pour assurer la stabilité.Envisagez une quantification 8 bits ou 4 bits si le FP16 ne tient pas en mémoire.
Le coût du déploiement de Qwen 2.5 VL 72B
1. Coût de déploiement beaucoup plus élevé
- Vous aurez besoin de plus de GPU (par exemple, 8×A100 80 Go ou plusieurs H100), ou de nœuds GPU haut de gamme.
- Le déploiement dans le cloud devient nettement plus coûteux par rapport à la version textuelle uniquement.
2. Barrière matérielle plus élevée
- De nombreux développeurs ne peuvent tout simplement pas exécuter VL-72B localement. Cela nécessite des configurations multi-GPU et un parallélisme de modèle efficace.
- Exige également une bande passante mémoire élevée et une infrastructure optimisée pour une inférence stable.
3. Inférence plus coûteuse
- Les fournisseurs d’API factureront davantage en raison de la consommation accrue de ressources.
- Le coût d’inférence peut être 2 à 3 fois plus élevé (ou plus) que celui d’un modèle purement textuel de même taille.
4. Vitesse d’inférence plus lente
- Les encodeurs visuels et les couches de fusion multimodale ajoutent de la complexité.
- Le traitement des images ajoute une surcharge au débit de tokens, augmentant la latence.
Pourquoi Qwen 2.5 VL 72B nécessite plus de VRAM qu’un LLM de même taille
Qwen2.5-VL-72B est un modèle de langage multimodal de pointe développé par Alibaba Cloud, conçu pour comprendre et générer du contenu à partir d’entrées visuelles (images et vidéos) et textuelles.
Avec 72 milliards de paramètres, il excelle dans des tâches telles que l’analyse de documents, l’analyse de graphiques, la réponse à des questions visuelles et la compréhension de longues vidéos, ce qui le rend adapté à des applications complexes comme les agents IA et l’automatisation d’entreprise.
1. Résolution dynamique et échantillonnage de la fréquence d’images
Ce que cela fait :
Qwen2.5-VL-72B introduit une résolution dynamique et un échantillonnage temporel d’images, lui permettant de traiter des vidéos à différentes fréquences d’images. Cela signifie que le modèle peut s’adapter à différentes vitesses de mouvement, identifier les événements clés et raisonner sur le temps — par exemple « quand quelque chose s’est produit » dans une scène. Pour ce faire, le modèle met à jour ses plongements rotatifs multimodaux de position (mRoPE) avec des informations d’heure absolue et d’identifiant d’image.
Comment cela affecte la VRAM :
Bien que l’échantillonnage dynamique paraisse efficace, le fait de prendre en charge des résolutions et des fréquences d’images variables signifie que le modèle doit réserver de la capacité pour plusieurs motifs temporels. Cela augmente les besoins en mémoire, surtout lors du traitement de vidéos haute résolution ou de longue durée. De plus, étendre mRoPE à la dimension temporelle implique plus de tokens, plus de plongements et plus de couches d’attention — tout cela fait grimper l’utilisation de la VRAM.
2. Transformateur de vision simplifié (ViT)
Ce que cela fait :
L’encodeur visuel du modèle est construit sur un Vision Transformer avec attention par fenêtre, qui traite les images par patches localisés plutôt qu’en une seule fois. Cela réduit les calculs. Qwen2.5-VL utilise également SwiGLU et RMSNorm — des techniques modernes qui améliorent la vitesse de convergence et la stabilité numérique, tout en restant compatible avec le modèle de langage principal Qwen2.5.
Comment cela affecte la VRAM :
L’attention par fenêtre permet d’économiser de la mémoire par rapport à l’attention complète, en particulier pour les images haute résolution. Cependant, l’encodeur visuel lui-même — surtout dans un modèle de 72B — ajoute une surcharge significative. SwiGLU et RMSNorm ne sont pas de gros consommateurs de VRAM en eux-mêmes, mais ils contribuent à des couches et opérations supplémentaires. Il en résulte une pile visuelle plus efficace que certains modèles, mais qui nécessite encore des dizaines de gigaoctets supplémentaires de VRAM pour fonctionner correctement, surtout avec de grandes tailles de lots ou un contexte long.
Qwen2.5-VL-72B est optimisé pour la performance, mais son architecture est intrinsèquement multimodale et gourmande en mémoire. Il est conçu pour comprendre non seulement les mots, mais aussi des motifs visuels et temporels complexes.
Ces capacités s’accompagnent de compromis importants en matière de VRAM, le rendant bien plus exigeant qu’un modèle standard 72B purement textuel — même si l’efficacité architecturale est une priorité.
Le déploiement local n’est pas simple pour Qwen2.5 VL 72B
Déployer Qwen2.5-VL-72B localement peut s’avérer écrasant en raison de ses besoins massifs en mémoire — jusqu’à 384 Go de VRAM. Bien qu’il existe plusieurs moyens de réduire la charge, chacun apporte sa propre complexité :
- La quantification compresse le modèle en précision 8 bits ou même 4 bits, réduisant l’utilisation mémoire jusqu’à 75 %. Cependant, elle nécessite des outils comme GPTQ ou AWQ, et peut affecter la précision ou la compatibilité.
- Le parallélisme de modèle divise le modèle sur plusieurs GPU, permettant de l’exécuter même si aucun GPU unique n’a assez de mémoire. Mais cela nécessite des interconnexions rapides (comme NVLink) et une configuration minutieuse — pas idéal pour les débutants.
- Les moteurs d’inférence efficaces comme vLLM peuvent optimiser la réutilisation de la mémoire et le débit, mais exigent toujours une infrastructure solide et un certain travail d’ingénierie pour être intégrés en production.
- Le déploiement dans le cloud élimine l’obstacle matériel, mais vous devrez gérer la mise à l’échelle, la disponibilité et le coût — et nécessite souvent une configuration de conteneur personnalisée.
En bref : toutes ces solutions fonctionnent, mais elles coûtent du temps, de l’argent, ou les deux. C’est pourquoi, pour de nombreux développeurs, chercheurs et équipes qui souhaitent un accès rapide à la puissance multimodale de Qwen2.5-VL-72B, la meilleure option est souvent la plus simple : utiliser un service API bien optimisé.
Utilisez plutôt l’API
Utiliser une API vous évite les tracas de configuration matérielle, de gestion mémoire ou de problèmes de compatibilité. Vous obtenez un accès instantané à toutes les capacités de Qwen2.5-VL-72B — vision, langage et compréhension vidéo — sans la charge de l’infrastructure. Envoyez simplement une requête, recevez une réponse et concentrez-vous sur le développement.
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Model Library.
Étape 2 : Choisissez votre modèle
Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.
Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit
Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.
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Étape 4 : Obtenez votre clé API
Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Settings », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.
Étape 5 : Installez l’API
Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.
Après installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec Novita AI LLM. Voici un exemple d’utilisation de l’API chat completions pour les utilisateurs Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<VOTRE_CLÉ_API_Novita_AI>",
)
model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # ou False
max_tokens = 2048
system_content = """Soyez un assistant utile"""
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": "Bonjour !",
}
],
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 est à la pointe, mais ses besoins en ressources sont élevés. Plutôt que de naviguer dans des configurations multi-GPU ou d’ajuster la quantification, la plupart des utilisateurs bénéficieront de l’utilisation d’une API haute performance. C’est plus rapide, plus simple et vous permet de vous concentrer sur ce qui compte : construire des applications intelligentes.
Puis-je exécuter Qwen2.5-VL-72B sur un seul GPU ?
Non, sauf si vous quantifiez fortement (par exemple 4 bits) et utilisez un GPU très haut de gamme comme le H100 120 Go — même dans ce cas, les performances peuvent en souffrir.
Existe-t-il une version légère de Qwen-VL ?
Oui, Qwen2.5-VL-7B et Qwen2.5-VL-3B offrent des capacités multimodales similaires à un coût matériel réduit.
Puis-je utiliser l’API pour des prompts image + texte ?
Absolument. Novita AI Qwen 2.5 VL 72B API prend en charge les entrées multimodales complètes — y compris les longues séquences vidéo, les diagrammes et les questions-réponses basées sur des images.
*Novita AI *est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant le cloud GPU abordable et fiable pour construire et passer à l’échelle.
