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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

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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。

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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

• 这个模型是超大型模型（72B 参数）

• FP16 权重大约需要 140GB 显存

• INT4/INT8 推理可以用 48GB~80GB

• 想微调的话：最小需要 2 张 80GB GPU（如 A100 80G x2）

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🚨 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）

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