ModelScope中，qwen-chat-7b-int4部署在pai-eas上机器选型是怎么样的？

根据您的描述，在ModelScope中，您打算将Qwen Chat 7B模型部署在PAI-EAS上，并选择了INT4精度。
对于PAI-EAS平台上的机器选型，需要考虑以下几个因素：

1. 计算需求：Qwen Chat 7B模型是一个非常大的模型，需要较大的计算能力才能支持它的工作。建议选择性能较高的机器类型，以获得更好的计算效果。
2. 内存需求：考虑到Qwen Chat 7B模型的规模较大，以及INT4精度的要求，需要有足够的内存空间来存储模型参数和中间结果。建议选择具有较高内存配置的机器类型。
3. 存储需求：对于大型模型来说，需要足够的磁盘空间来存放模型文件和输出结果。建议选择具有较大硬盘容量的机器类型。

在PAI-EAS上部署模型时，需要根据模型的大小、复杂度、计算需求等因素来选择合适的机器配置。对于qwen-chat-7b-int4模型，如果要在PAI-EAS上进行部署，可以选择以下机器配置：

1. 机器类型：可以选择PAI-EAS提供的GPU服务器或CPU服务器，具体取决于模型的计算需求。如果模型需要进行大量的计算，建议选择GPU服务器，否则选择CPU服务器即可。
2. 实例大小：根据模型的规模和计算需求，可以选择不同的实例大小。例如，如果模型较大且需要较高的计算能力，可以选择高内存、高CPU的实例；如果模型较小且计算需求较低，可以选择较小的实例以节省成本。
3. 存储空间：根据模型的训练和测试数据集大小，选择足够的存储空间以容纳数据。如果数据集较大，可以选择具有大存储空间的实例。
4. 网络带宽：如果模型的训练和测试过程中需要大量的数据传输，需要考虑网络带宽。可以选择具有较高网络带宽的实例，以确保数据传输速度足够快。

A10可以。——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①