SamplingParamsimportuvicorn#使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app=FastAPI()llm=LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat",trust_remote_code=True)sampling
.modelName("qwen2:7b") .temperature(0d) .timeout(Duration.ofSeconds(30)) .maxRetries(3) .logRequests(true) .logResponses(true) .build();publicstaticvoidmain(String[] args) { Assistant assistant= AiServices.create(Assistant.class, qwen); String answer= assistant.chat("你好"); System.out....
SamplingParamsimportuvicorn#使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app=FastAPI()llm=LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat",trust_remote_code=True)sampling
llm = Qwen2_LLM(mode_name_or_path = "/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct") print(llm("你是谁")) 1. 2. 3.
Qwen1.5-7B-Chat 接入 LangChain 搭建知识库助手 环境准备 在autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择 PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。
gpu如果使用Qwen-7b 和Qwen-14b-int4需要大概24g显存,使用Qwen-14b需要40g左右显存。3.环境搭建:先拉取Langchain-Chatchat的项目代码bash 复制代码git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git 安装依赖复制代码 pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_api.txt ...
选择实例时，需考虑模型对GPU资源的需求，尤其是针对Qwen 7B Chat的Int4量化版本，推荐使用显存大于8GB的显卡。对于需要半精度推理的场景，则需更高配置的显卡。启动并配置实例步骤如下：访问FunHPC乐算云官网，注册并获取算力金。选择性价比高的云端显卡，配置主机，启动并创建实例，通过code-server或SSH...
在中文领域，几个国产的开源大模型包括 InternLM, Qwen, Baichuan, ChatGLM2 等都已经后来居上，展现出了不俗的实力，我们考虑这也与训练语料中中文部分的占 比有关。而在英文领域，几个国外的大模型依然保持领先位置，除了 OpenAI 的模型 之外，包括 GPT-4, ChatGPT, StableBeluga2, LLaMA 等均表现不俗。就...
当前启动的LLM模型:['Qwen-7B-Chat'] @ cuda {'device': 'cuda', 'gpus': '0,1', 'host': '0.0.0.0', 'infer_turbo': False, 'limit_worker_concurrency': 20, 'max_gpu_memory': '22GiB', 'model_path': '/home/chatglm3/chatglm3_model/Qwen-7B-Chat', ...
Qwen系列 做出选择 创建文本生成管道 文本生成管道中的参数说明: 构建并运行 RAG 链 结论:您掌握 AI 的门户 在人工智能 (AI) 时代,从海量数据集中提取有意义的知识对企业和个人都变得至关重要。进入检索增强生成 (RAG),这是一项突破,它增强了 AI 的能力,使系统不仅能够生成类似人类的文本,还可以实时提取相关信息...