启动模型并进入交互模式ollamarunqwen2.5-coder:7b# 交互模式下通过 ctrl+d退出,退出后模型并不会退出,而是继续跑在后台,可以通过api调用,例如通过vsc或者本地部署的webUI之类的# 列出本地已下载和安装的所有模型ollamalist# 停止正在运行的指定模型(例如 qwen2.5-coder:7b)ollamastopqwen2.5-coder:7b# 查看当前...
对于部署，Qwen团队建议使用 SGLang 和 vLLM 等框架。对于本地使用，他们强烈推荐使用 Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 和 KTransformers 等工具。这些选项确保用户可以轻松地将 Qwen3 集成到他们的工作流程中，无论是在研究、开发还是生产环境中。此外，技术团队还表示他们已经优化了 Qwen3 模型的编码和代理能力...
找到对应的模型,复制模型对应的命令到 win 的命令提示符「cmd」界面即可。例如我选择的是ollama runqwen2.5-coder:1.5b,之后就会自动安装和运行对应的大模型,当出现send a message (/? for help)时,表明大模型已经安装完毕,可以开始使用啦。 启动之后看一下显卡的使用情况 2G 显存占用 1.2G,...
专业领域的专家语言模型能力增强,即用于编程的 Qwen2.5-Coder 和用于数学的 Qwen2.5-Math,相比其前身 CodeQwen1.5 和 Qwen2-Math 有了实质性的改进。具体来说,Qwen2.5-Coder 在包含 5.5 T tokens 编程相关数据上进行了训练,使即使较小的编程专用模型也能在编程评估基准测试中表现出媲美大型语言模型的竞争力。同时...
1. 下载 Ollama 和 qwen2.5-coder 模型 1.1 安装ollama 方式 方式一: 官网下载安装文件 https://ollama.com/ollama 的官网网站,选择相应的电脑版本下载和安装。 方式二:使用 brew install brew install ollama 安装完后,记得打开 ollama 这个应用,确保应用是打开的。
在部署方面，官方推荐使用 SGLang 和 vLLM 等推理框架，以获得更好的性能和易用性。对于本地部署场景，Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp 以及 KTransformers 等工具也提供了便捷的支持。Qwen3 强大的背后，离不开多阶段的预训练和后训练 在模型预训练方面，Qwen3 相比之前的 Qwen2.5 有了大幅提升。此前 Qwen...
简介:2024年11月12日,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,包括6款Qwen2.5-Coder模型,每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩,成为全球最强开源代码模型,多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点,通过持续训练,结合...
Ollama模型库类似于Docker托管镜像的Docker Hub。 链接:https://ollama.com/library/qwen2.5-coder:14b 复制这边的命令来拉取模型并运行。 第一次运行的时候需要下载。 3.启动 ollama run qwen2.5-coder:14b 正常启动大概15秒左右。 下载好之后即可运行。 可以正常对其进行提问。 输入/? 查看常用指令 4.Open-...
目前，Qwen3系列模型已在Hugging Face、ModelScope和Kaggle等平台上开源，均遵循Apache 2.0许可证。在部署方面，其博客提到，建议开发者使用SGLang和vLLM等框架，并推荐本地部署的开发者使用Ollama、LMStudio、MLX、llama.cpp等工具。值得一提的是，Qwen3模型采用了不同的命名方案，后训练模型不再使用“-Instruct”...
Qwen2.5是在前代基础上进行了大幅度升级的结果。该系列包括从1.5B到72B参数规模的不同版本，每个版本都针对特定需求进行了优化。最新的发布版本包括 LLMs Qwen2.5，以及针对编码的专用模型 Qwen2.5-Coder 和数学的专用模型 Qwen2.5-Math。特别是其中的14B/32B版,是最适合单卡部署的大小。据官方信息显示，...