主要原因是/tmp/pretrainmodel/Qwen2.5-7B-Instruct 是只读文件,而模型推理的时候需要再模型文件当前文件夹下创建一个临时文件infer_result。这样就导致程序运行报错。 3.2.3 swift推理 swift infer --model_type qwen2_5-7b-instruct --model_id_or_path /tmp/pretrainmodel/Qwen2.5-7B-Instruct 通过cli 命令推...
此外,Qwen2.5-VL-7B-Instruct在处理结构化数据(如发票、表单、表格等)时,能够自动提取并生成结构化输出,广泛应用于金融、商业等多个领域,极大提升了数据处理的效率和准确性。 性能提升与架构优化 与上一代Qwen2-VL相比,Qwen2.5-VL系列在模型架构上进行了重要优化,简化了网络结构并增强了模型对时间和空间尺度的感知...
我们采用 Qwen2-Instruct 模型作为数据质量过滤器,对训练样本进行多维度综合分析与评分。 相较于 Qwen2 使用的前一代方法,这种过滤方式有了重大进步,得益于 Qwen2 在更大规模多语种语料上的训练基础。 增强的理解能力使得模型能更细致地评估质量,从而在多语言场景中更有效地保留高质量样本,并剔除低质量内容。 更强...
语言模型方面，Qwen2.5开源了7个尺寸，0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，它们在同等参数赛道都创造了业界最佳成绩，型号设定充分考虑下游场景的不同需求，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B是最受开发者期待的“性价比之王”，可在性能和功耗之间获得最佳平衡，Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-72B。
VL用这个流程暂时还不行,不过我看到llama.cpp有在讨论这个问题,我验证了也是可行的,后面整理一下。 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...
在MATH基准测试中，Qwen2.5-7B/72B-Instruct得分从Qwen2-7B/72B-Instruct的52.9/69.0上升到了75.5/83.1。更符合人类偏好：Qwen2.5生成的内容更加贴近人类的偏好。具体来看，Qwen2.5-72B-Instruct的Arena-Hard得分从48.1大幅提升至81.2，MT-Bench得分也从9.12提升到了9.35，与之前的Qwen2-72B相比提升...
▲Qwen2.5-Math开源 旗舰模型Qwen2-Math-72B-Instruct在数学相关的下游任务中，表现优于GPT-4o和Claude 3.5等专有模型。Qwen2.5-Coder在多达5.5T tokens的编程相关数据上作了训练，当天开源1.5B和7B版本，未来还将开源32B版本。▲Qwen2.5-Coder开源 博客地址：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5...
=Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("/data/qwen2.5/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",torch_dtype="auto"# 自动选择精度)# 将模型迁移到指定设备(如GPU或CPU)model.to(device)# 加载处理器,用于处理输入的图像和文本processor=AutoProcessor.from_pretrained("/data/qwen2.5/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")...
用于数学的Qwen2.5-Math开源了1.5B、7B、72B三个版本，利用Qwen2-Math-72B-Instruct模型合成更多高质量的数学预训练数据，支持使用思维链和工具集成推理（TIR） 解决中英双语的数学题。硅星人对Math模型进行了地狱难度的测试，我们将Math模型和OpenAI 刚刚开放的o1进行对比，要知道相比于GPT-4o，o1的数学竞赛能力要...
多模态模型方面,广受期待的视觉语言模型Qwen2-VL-72B正式开源,Qwen2-VL能识别不同分辨率和长宽比的图片,理解20分钟以上长视频,具备自主操作手机和机器人的视觉智能体能力。日前权威测评LMSYS Chatbot Arena Leaderboard发布最新一期的视觉模型性能测评结果,Qwen2-VL-72B成为全球得分最高的开源模型。