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
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...
ChatGLM3-6B & LLaMA-7B-Chat 等 7B模型 最低显存要求: 14GB 推荐显卡: RTX 4080 Qwen-14B-Chat 等14B模型 最低显存要求: 30GB 推荐显卡: V100 Yi-34B-Chat 等 34B模型 最低显存要求: 69GB 推荐显卡: A100 Qwen-72B-Chat 等 72B模型 最低显存要求: 145GB 推荐显卡:多卡 A100 以上 一种简单的估算...
接下来就让我们结合Langchain-Chatchat+Qwen-7B(14B),一步一步的搭建一个属于自己的本地知识库吧~ 2.前期准备: python:3.10+,torch推荐使用 2.0 及以上的版本。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 git clone ...
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 ...
Qwen-7B-Chat 接入langchain搭建知识库助手 环境准备 在autodl平台中租一个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。
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。
问题1:langchain-chatchat是否支持 Qwen-7B-Chat-Int4, 问题2:key为Qwen-7B-Chat,value为Qwen-7B-Chat-Int4 或 key为Qwen-7B-Chat-Int都会有问题: "Qwen-7B-Chat": "../Qwen-7B-Chat-Int4" "Qwen-7B-Chat-Int4": "../Qwen-7B-Chat-Int4"...
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...
LLM_MODELS = ["qwen-api","Qwen-1_8B-Chat"] #LLM_MODELS = ["Qwen-1_8B-Chat"] Agent_MODEL = None # LLM 模型运行设备。设为"auto"会自动检测(会有警告),也可手动设定为 "cuda","mps","cpu","xpu" 其中之一。 LLM_DEVICE = "auto" ...