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🧠 首先我们要搞清楚几个核心点：
🎯 目标：微调 Qwen2.5-Omni-72B
🚨 现实问题：作为个人用户，72B 模型几乎无法负担全量微调
💸 全量微调硬件需求：
✅ 最省的个人方案：不组 72B，只训练 Qwen2.5-Omni-7B 或 14B
💡 推荐方案 A：个人桌面级多卡训练服务器（性价比最高）
🧱 配置清单（推荐 3090/4090 或二手 A6000）
🪄 推荐训练方式（省资源）
1. 用 QLoRA + PEFT 方式微调 7B / 14B
2. 采用 Exllama, llama.cpp, vLLM 做推理
🚀 提升建议（选配）
✅ 总结：最省方案路线图
你要微调 通义千问2.5 Omni 72B，但预算有限，想自己 组装一台服务器。这个目标很硬核，但我完全可以帮你规划出最省钱、可行的个人部署方案。
🧠 首先我们要搞清楚几个核心点：
🎯 目标：微调 Qwen2.5-Omni-72B
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这个模型是超大型模型（72B 参数）
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FP16 权重大约需要 140GB 显存
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INT4/INT8 推理可以用 48GB~80GB
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想微调的话：最小需要 2 张 80GB GPU（如 A100 80G x2）
🚨 现实问题：作为个人用户，72B 模型几乎无法负担全量微调
💸 全量微调硬件需求：
| 项目 | 最低配置建议 |
|---|---|
| GPU | 2 × A100 80GB（或 H100） |
| 内存 | 256GB ECC DDR4 |
| CPU | 至少 16 核 32 线程（如 AMD Threadripper） |
| 存储 | 2TB NVMe SSD（用于数据+权重） |
| 主板、电源、水冷、机箱 | 均需专业级支持 |
| 预算 | 至少 10~15 万人民币（很保守） |