步骤一:安装配置模型所需软件 远程连接该ECS实例。 具体操作,请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。 安装部署Qwen-7B-Chat所必需的软件。 sudo yum install -y tmux git git-lfs wget curl gcc gcc-c++ autoconf tar zip unzip hwloc python38 安装Python 3.8。 系统自带的Python版本为3.6,不满足部署ChatGLM...
本文聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在Intel CPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。 背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型...
本文聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在Intel CPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。 背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据...
该脚本运行中会下载模型文件,耗时较长,建议在tmux session中启动部署,以免ECS断开连接导致部署中断。下载自动部署脚本。 wget https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20231207/puju/deploy_qwen-7b-chat.sh为自动化部署脚本添加执行权限。 chmod +x deploy_qwen-7b-chat.sh运行自动...
通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在Qwen-7B 的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。
通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在Qwen-7B 的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。
git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-7B-Chat.git qwen-7b-chat查看当前目录。 ls -l 下载完成后,当前目录显示如下。 步骤三:部署运行环境 更换pip下载源。 在安装依赖包之前,建议您更换pip下载源以加速安装。创建pip文件夹。 mkdir -p ~/.config/pip配置pip安装镜像源。
本文聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在Intel CPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。 背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用阿里云AMD CPU云服务器(g8a)部署Qwen-7B模型。 背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍...
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用阿里云AMD CPU云服务器(g8a)部署Qwen-7B模型。 背景信息 通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍...