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：
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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。
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。
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。
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：
| 训练数据集大小 | 模型复杂性 | 所需GPU数量 |
| < 100万 | 较小 | 1 |
| < 100万 | 较大 | 2 |
| 100万 1000万 | 较小 | 2 |
| 100万 1000万 | 较大 | 4 |
| > 1000万 | 较小 | 4 |
| > 1000万 | 较大 | 8 |
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。