智慧升级，全新体验——揭秘通义千问Qwen 1.5大模型的核心优势 通义千问春节前放大招，一下开源了Qwen1.5的6个模型，分别是0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 和72B，与以往不同这次还一次性给出了Chat版、int4、int8、AWQ版给大家更多选择。分别如下：共计36个模型，在Hugging Face和modelscope都可以下载，...
1、部署通义千问 Qwen-72B-Chat-Int4 (1)克隆模型 (2)启动控制器 (3)启动工作节点 (4)换种思路 N、后记 0、背景 搞个新环境研究 GPT、GPTS、ChatGPT 等相关技术。 (1)本系列文章 格瑞图:GPTs-0001-准备基础环境 格瑞图:GPTs-0002-准备派森环境 格瑞图:GPTs-0003-运行 ChatGLM3 歪脖示例-01 格瑞...
个人建议最好的办法就是 autoawq,因为你的推理代码不用任何修改。如果想要更快一点的速度,可以用vllm的int4推理。 4. 一些优化 如果想要占据更少的内存,可以在加载的时候使用: model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Yi-34B-Chat-4bit", use_flash_attention_2=True, device_map="cuda:0") 开...
此外，团队还同步发布了包括GPTQ Int-4 / Int8、AWQ和GGUF在内的权重优化方案，以进一步提升模型效率及性能表现。在经过广泛使用的MT-Bench和Alpaca-Eval基准上的初步评估显示，尽管相比最新的GPT-4-Turbo略逊一筹，但Qwen1.5-72B-Chat模型在两个测试集上的成绩均十分亮眼，超越了Claude-2.1、GPT-3.5-Turb...
Qwen1.5系列模型包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B六种规模，涵盖了Base和Chat两种类型。此外，阿里巴巴还特别提供了Int4、Int8的GPTQ模型，以及AWQ和GGUF量化模型，力求在保证模型性能的同时，进一步降低模型部署的成本和门槛。核心特性 多语言能力提升：Qwen1.5在多语言处理能力上进行了显著优化，支持更广泛的...
在此次Qwen1.5版本中，我们开源了包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B在内的6个不同规模的Base和Chat模型，并一如既往地放出了各规模对应的量化模型。以下是此次更新的一些重点：支持 32K 上下文长度；开放了 Base + Chat 模型的 checkpoint；可与 Transformers 一起本地运行；同时发布了 GPTQ Int-4 / Int8...
同时发布了 GPTQ Int-4 / Int8、AWQ 和 GGUF 权重。 借助更先进的大模型作为评委,通义千问团队在两个广泛使用的基准 MT-Bench 和 Alpaca-Eval 上对 Qwen1.5 进行了初步评估,评估结果如下: 尽管落后于 GPT-4-Turbo,但最大版本的 Qwen1.5 模型 Qwen1.5-72B-Chat 在 MT-Bench 和 Alpaca-Eval v2 上都...
同时发布了 GPTQ Int-4 / Int8、AWQ 和 GGUF 权重。 借助更先进的大模型作为评委,通义千问团队在两个广泛使用的基准 MT-Bench 和 Alpaca-Eval 上对 Qwen1.5 进行了初步评估,评估结果如下: 尽管落后于 GPT-4-Turbo,但最大版本的 Qwen1.5 模型 Qwen1.5-72B-Chat 在 MT-Bench 和 Alpaca-Eval v2 上都...
Qwen1.5系列模型包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B六种规模,涵盖了Base和Chat两种类型。此外,阿里巴巴还特别提供了Int4、Int8的GPTQ模型,以及AWQ和GGUF量化模型,力求在保证模型性能的同时,进一步降低模型部署的成本和门槛。 Huggingface模型下载:https://huggingface.co/Qwen ...
Qwen1.5系列模型包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B六种规模,涵盖了Base和Chat两种类型。此外,阿里巴巴还特别提供了Int4、Int8的GPTQ模型,以及AWQ和GGUF量化模型,力求在保证模型性能的同时,进一步降低模型部署的成本和门槛。 核心特性 多语言能力提升:Qwen1.5在多语言处理能力上进行了显著优化,支持更广泛的语言类型和...