在ModelScope中进行qwen1.572b全量微调所需的GPU资源取决于多个因素，包括训练数据集的大小、模型的复杂性、训练迭代次数等，以下是一些可能影响所需GPU资源的常见因素：

1、训练数据集大小：

较小的数据集（小于100万条样本）通常可以在单个GPU上进行训练。

较大的数据集（大于100万条样本）可能需要多个GPU并行处理以提高训练速度。

训练数据集大小对GPU资源需求的影响

2、模型复杂性：

较简单的模型（较小的Transformer模型）可以在单个GPU上进行训练。

较复杂的模型（较大的Transformer模型）可能需要更多的GPU资源来保持训练速度和内存利用率。

模型复杂性对GPU资源需求的影响

3、训练迭代次数：

较少的训练迭代次数可以在单个GPU上完成。

较多的训练迭代次数可能需要更多的GPU资源来避免过长的计算时间。

训练迭代次数对GPU资源需求的影响

以下是一个示例表格，展示了不同规模的训练数据集和模型复杂性下所需的GPU资源范围：

请注意，以上表格仅提供了一般性的参考，实际所需的GPU资源可能会因具体情况而有所不同，建议根据具体的训练需求和硬件环境进行评估和调整。

感谢观看，如果有任何问题或建议，请留言讨论。别忘了关注我们的内容并点赞支持，谢谢！