这里部署流程如下: 1. 在modelscope上将Qwen2.5-7B-Instruct下载下来。 2. 在ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C++下载llama.cpp。 3. 编译llama.cpp,通常到目录下执行 mkdir build、cd build、cmake .. 、make -j8一套下来就可以,在./build/bin下会生成很多可执行文件。 4. 在llama.cpp工程下...
1. 在modelscope上将Qwen2-VL-7B-Instruct下载下来。 2. 下载llama.cpp,需要下载这个分支。 3. 编译llama.cpp,流程和上一篇文章差不多,不过需要将cmake .. 这一步替换为下面命令: cmake .. -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_COMPILER=$(whichnvcc) -DTCNN_CUDA_ARCHITECTURES=61 4. 在llama.cpp工程下找到...
今日，阿里云通义千问团队 Qwen2 大模型开源的消息吸引了众多 AI 开发者的目光。Qwen2-72B 性能超过了业界著名的开源模型 Llama3-70B，也超过文心 4.0、豆包 pro、混元 pro 等众多国内闭源大模型。所有人均可在魔搭社区和 Hugging Face 免费下载通义千问最新开源模型。相比今年 2 月推出的通义千问 Qwen1.5...
如下图所示,在Needle in a Haystack测试集上,Qwen2-72B-Instruct能够完美处理128k上下文长度内的信息抽取任务。 同时,Qwen2系列中的其他模型的表现也十分突出:Qwen2-7B-Instruct几乎完美地处理长达128k的上下文;Qwen2-57B-A14B-Instruct则能处理64k的上下文长度;而该系列中的两个较小模型则支持32k的上下文长度。 ▲...
首先配置模型,本教程选择 Qwen2VL-2B-Chat 模型,微调方法修改为 full,针对小模型使用全参微调方法能带来更好的效果。 数据集使用上述下载的 train.json。 可以点击「预览数据集」。点击关闭返回训练界面。 设置学习率为 1e-4,训练轮数为 10,更改计算类型为 pure_bf16,梯度累积为 2,有利于模型拟合。 在其他...
一、干翻Llama 3-70B,赶超闭源模型,Qwen2最强开源能力一览 本次,新开源的Qwen2系列包括五个尺寸的预训练和指令微调模型,分别是:Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。 ▲Qwen2系列包括五个尺寸的模型版本 相比今年2月推出的通义千问Qwen1.5,Qwen2实现了整体性能的代际飞跃。
一、干翻Llama 3-70B,赶超闭源模型,Qwen2最强开源能力一览 本次,新开源的Qwen2系列包括五个尺寸的预训练和指令微调模型,分别是:Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。 ▲Qwen2系列包括五个尺寸的模型版本 相比今年2月推出的通义千问Qwen1.5,Qwen2实现了整体性能的代际飞跃。
Port of Facebook's LLaMA model in C/C++. Contribute to HimariO/llama.cpp.qwen2vl development by creating an account on GitHub.
接着,仅仅半个多月后,阿里云马上又紧跟着宣布开源通义千问多模态大模型Qwen-VL和Qwen-VL-Chat,我当时读了相关报告,然后马上体验,之后还写了回答,里面也讲了我对多模态图文交互功能的期待。 这次,Qwen2开源系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型,Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2...
对于Qwen2,本次新模型支持了多工具调用(单次任务返回多个tool call),之前的react extrac函数只能命中单个工具。 OK,至此问题都找到了。 三、解决方法 对于GLM-4,先将模型下到本地,写两个工具schema,用transformers加载tokenizer,之后调用tokenizer.apply_chat_template将工具过一遍tokenizer看一下输出长什么样子。 工具...