Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4量化模型是只能在GPU上运行吗？

Qwen2.5 GPTQ系列的量化模型主要设计为在GPU上运行，并且对GPU的架构有一定要求。根据知识库中的信息，GPU镜像中集成了FlashAttention-2组件，该组件仅支持Ampere架构或更新的GPU（如A10），而不支持较旧的GPU架构（如Turing、Volta和Pascal）。如果尝试在不支持的GPU设备上运行，可能会出现「FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer」的错误提示。此时，可以通过移除FlashAttention-2组件来避免问题，但这可能会影响性能。

关于是否支持在CPU上运行的问题，知识库中提到的镜像分为CPU镜像和GPU镜像两种类型。其中，CPU镜像（如qwen:runtime-pytorch2.2.0.1-alinux3.2304）对驱动无特殊要求，理论上可以在CPU环境中运行。然而，GPTQ系列的量化模型通常依赖于GPU加速技术（如FlashAttention-2和CUDA），这些技术在CPU环境中无法有效运行。因此，GPTQ系列的量化模型并不推荐在CPU上运行，因为其性能会受到显著限制，甚至可能无法正常加载或推理。

综上所述： 1. Qwen2.5 GPTQ系列量化模型主要支持在GPU上运行，尤其是Ampere架构或更新的GPU。 2. 虽然存在CPU镜像，但GPTQ系列模型在CPU上的运行效果可能较差，且可能无法充分利用量化优化的优势。

如果您需要在CPU环境中运行模型，建议选择非量化版本或其他更适合CPU部署的模型配置。