公网IP地址用于进行AI对话时访问WebUI服务。 二、部署ChatGLM-6B 手动部署 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 hwlo...
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
pip install . 编辑d:\Qwen\Qwen-7B-Chat-Int4.py文件,内容如下: from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, snapshot_download model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen-7B-Chat-Int4", revision = 'v1.1.3' ) # Note: The default behavior now has injection attack prevention of...
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。 资源编排服务(Resource Orchestration Service, ROS)是阿里云提供基于基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC) 理念的自动化部署服务,我们可以通过定义一个Terraform模板,轻松部署云上的 Qwen-7B 模型。 ⚠️说明: Qwen-7B-...
简介:阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat,这两款模型的参数规模达到了70亿,用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降,但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持,并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注,因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过...
首先,为了充分发挥QWEN-7B-CHAT和VLLM的性能,选择合适的硬件至关重要。推荐使用配备高性能CPU和GPU的服务器进行推理。在预算有限的情况下,可以选择支持CUDA加速的NVIDIA显卡,如RTX系列或Tesla系列。此外,对于需要处理大量并发请求的场景,可以考虑使用多卡并行计算或分布式部署。 二、软件环境搭建 在软件方面,需要安装支持...
Qwen-7B是支持中、英等多种语言的基座模型，在超过2万亿token数据集上训练，上下文窗口长度达到8k。Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文对话模型，已实现与人类认知对齐。开源代码支持对Qwen-7B和Qwen-7B-Chat的量化，支持用户在消费级显卡上部署和运行模型。用户既可从魔搭社区直接下载模型，也可通过阿里云灵积平台...
在ModelScope中配置Qwen-7B-Chat的Prompt,需要根据具体的使用场景和需求进行设置。以下是详细的配置方法和步骤: 1. Prompt的基本结构 Qwen-7B-Chat模型支持通过JSON格式输入数据,每条数据由问题(instruction)和答案(output)组成。对于推理任务,您需要提供一个符合模型输入要求的Prompt结构。 示例: [ { "instruction": ...
二、部署ChatGLM-6B 手动部署 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。
二、部署ChatGLM-6B 手动部署 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。