ModelScope中提供的这个免费的cpu最大能跑多大的模型呢？

llama.cpp、qwen.cpp、chatglm.cpp在电脑上可以看下。此回答来自钉群魔搭ModelScope开发者联盟群 ①。

ModelScope中提供的免费CPU资源能够运行的模型大小取决于多种因素，包括模型的参数量、计算复杂度以及优化程度等。

具体来说，以下是一些影响模型在免费CPU上运行能力的因素：

1. 模型参数量：较小的模型，如小型的BERT或其他轻量级神经网络，通常可以在CPU上顺利运行。而大型模型，如具有数十亿参数的模型，可能会遇到内存和计算速度的限制。
2. 计算资源：免费的CPU资源通常有一定的限制，例如在ModelScope中，用户可能会获得一定时间的免费计算资源。这些资源的计算能力将直接影响能够运行的模型大小。
3. 优化技术：通过使用模型压缩、量化和剪枝等技术，可以减小模型的大小和计算需求，使其更适合在CPU上运行。
4. 分布式训练：对于单GPU显存无法加载的大模型，可以采用分布式训练方法，如Megatron框架提供的tensor并行或pipeline并行，以提高显存效率。
5. API和库支持：ModelScope提供了丰富的API和库，支持跨不同AI领域的模型集成，这可能有助于提高模型在CPU上的运行效率。
6. 社区贡献：虽然目前ModelScope中的模型大部分是官方提供的，但吸引外部开发者的贡献也是平台发展的一个重要方向。随着社区的发展，可能会有更多适合在CPU上运行的模型被开发和共享。

综上所述，虽然没有具体的模型大小限制，但是在实际使用中，用户需要根据自己的模型和计算需求来评估是否能够在免费的CPU资源上顺利运行。如果遇到资源限制，可以考虑使用上述提到的优化技术和分布式训练方法，或者寻求更强大的计算资源。