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...
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...
7B-Chat-8TP-fulltun-out/ \ --save-dir /data1/qwen/Qwen1.5-7B-Chat/ 参数说明: 1)--load-dir 指定全参微调后的权重目录 2)--save-dir 指定原始的HF开源权重目录,最后会自动生成mg2hg目录存放合并后的权重注意:若HF开源权重目录下存在mg2hg目录,请备份后再进行转换 # lora微调后进行权重合并,产物为 ...
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-7B.git git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-7B-Chat.git qwen-7b-chat查看当前目录。 ls -l 下载完成后,当前目录显示如下。 步骤三:部署运行环境 更换pip下载源。 在安装依赖包之前,建议您更换pip下载源以加速安装。创建pip文件夹。 mkdir -p ~/....
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...
在Qwen-7B-Chat中,我们可以使用Python等编程语言编写Agent。 首先,我们需要导入必要的库,如requests库用于发送HTTP请求,json库用于处理JSON数据等。然后,我们定义一个函数,用于发送请求并获取天气信息。函数的输入参数可以包括城市名、API密钥等。 在函数中,我们使用requests库发送GET请求,请求的URL由和风天气的API接口...
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...
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...
8月3日,阿里云开源通义千问70亿参数模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat,两款模型均开源、免费。在多个权威测评中,通义千问7B模型取得了超越国内外同等尺寸模型的效果。 海量开发者的反馈验证了Benchmark的测评结论。据介绍,Qwen-7B在魔搭以外的开源社区也广受欢迎,先后冲上Hugging Face、GitHub等社区的Trending(趋...
首先我们要准训练模型的代码,这里我们使用的modelscope上的Qwen-7B-chat模型,大家自行下载即可。 OK,模型下载完毕之后,我们就要准备代码文件。其实全量微调和Lora微调的代码基本一样,都采用了Trainer类来进行训练。只不过在全量微调的时候没有加载LoraConfig,那我就直接给出代码,如果对代有什么问题,大家可以先自行探索Qw...