ModelScope通义千问-14B-Chat-int4，能在华为910B上面部署么？

根据现有知识库资料，关于 ModelScope通义千问-14B-Chat-int4 是否能在华为910B上部署的问题，可以从以下几个方面进行分析和解答：

1. 模型支持情况

通义千问系列模型（如 qwen-14b-chat）在阿里云的大模型服务平台百炼中提供了多种版本和规格的支持。然而，具体到 int4量化版本 的支持情况，知识库中并未明确提及。通常情况下，int4量化版本是为了降低显存占用和提升推理效率而设计的，适合资源受限的硬件环境。

如果您需要确认该模型是否支持华为910B，建议您： - 检查 ModelScope 社区中该模型的具体说明文档。 - 确认模型的量化版本是否已适配华为昇腾（Ascend）系列硬件。

2. 硬件兼容性

华为910B是昇腾系列AI加速卡，主要用于深度学习推理和训练任务。其硬件架构与英伟达GPU不同，因此模型部署时需要考虑以下因素： - 框架支持：华为910B依赖于昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具链。如果通义千问-14B-Chat-int4模型未提供针对昇腾硬件的优化版本，则可能无法直接部署。 - 量化支持：华为910B对int4量化的支持程度取决于CANN工具链的版本以及模型转换工具（如ATC，Ascend Tensor Compiler）的能力。如果模型未经过适配，可能需要手动进行模型转换。

3. 部署步骤建议

如果确认通义千问-14B-Chat-int4模型支持华为910B，您可以参考以下通用部署流程： 1. 获取模型文件： - 从 ModelScope 下载通义千问-14B-Chat-int4模型文件。 - 确保模型文件包含权重和配置信息。 2. 模型转换： - 使用华为提供的 ATC 工具将模型转换为昇腾硬件支持的OM格式。 - 转换过程中需指定量化参数（如int4）。 3. 环境准备： - 安装华为CANN工具链，并确保驱动和固件版本符合要求。 - 配置推理服务环境（如MindSpore或TensorFlow Ascend插件）。 4. 部署与测试： - 将转换后的模型加载到华为910B设备上。 - 使用测试数据验证推理性能和精度。

4. 重要提醒

• 官方支持：目前知识库中未提到通义千问系列模型对华为910B的官方支持情况。如果需要部署，请优先联系阿里云或华为技术支持团队确认适配状态。
• 性能评估：即使模型能够成功部署，也需要评估其在华为910B上的推理性能（如延迟、吞吐量）是否满足业务需求。
• 替代方案：如果通义千问-14B-Chat-int4无法直接部署，可以考虑使用其他量化版本（如int8）或非量化版本，并结合显存优化技术进行适配。

综上所述，ModelScope通义千问-14B-Chat-int4 是否能在华为910B上部署，取决于模型是否已针对昇腾硬件进行适配。建议您进一步确认模型支持情况，并参考上述部署流程进行操作。如有疑问，可联系相关技术支持团队获取帮助。