针对用户对“instruct”和“chat”这两个词汇区别的需求,以下是一份详细的解释文档: --- **“instruct”与“chat”的区别** 一、定义及基本用法 1. **instruct** - 定义:动词,意为“指导”、“指示”或“命令”。它通常用于描述一个人向另一个人提供明确的信息或方向,以便后者能够执行某项任务或活动。 -...
首先拆解ChatGLMModel类,它是基于ChatGLMPreTrainedModel的一个子类,主要负责实现ChatGLM模型的架构和前向传播逻辑。ChatGLM模型是一个强大的语言模型,特别设计用于中文自然语言处理任务,它支持作为编码器或解码器使用,并且能够通过添加交叉注意力层来扩展至序列到序列(Seq2Seq)模型架构。 初始化方法 (__init__) 参数...
], } ] # Preparation for inference text = processor.apply_chat_template( messages, tokenize...
Qwen Chat重磅升级:五大功能打造全能AI助手 | 无需切换模型,直接处理图文视频!Qwen Chat最新升级带来五大核心功能: 🔹 多模态统一入口:Qwen2.5全系模型自动适配视觉版本,图文视频一站式处理 🔹 高清视频理解:支持500MB超清视频输入,动态内容分析更精准
Qwen-7B-Chat也有一个Int4的,但这里使用的是float16的版本。这次转换耗时35秒,耗时也是个不固定的数字,记录下来为做一个初略的对比。 张量并行和流水线并行在两个模型上都可以试试 python3 convert_checkpoint.py --workers 2 --model_dir /model/qwen7b --output_dir /model/trt-llm-ckpt/qwen7b/3rd --...
apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # print(model_inputs) # sys.exit() return text_ if __name__ == '__main__': model_path = '/media/xk/D6B8A862B8A8433B/data/qwen1_5-1_8b_merge_800' data_path = '/media/xk/D6B8A862B8A8433B/GitHub/...
推理代码 text-generation-webui 推理模型 Qwen1.5-7B-Chat sys info gpu: Tesla V100-PCIE-32GB python: 3.10 model:Qwen1.5-7B-Chat docker docker run -it --rm --gpus='"device=0,3"' -v /root/wangbing/model/Qwen-7B-Chat/V1/:/data/mlops/modelDir -v /root/wangbing/sftmodel/qwen/V1:...
所以目前学者提出:使用预训练的词嵌入来提高任务性能。使用未标注的文本信息(word-level information from unlabelled text)可能会:1、不清楚那种优化目标(optimization objective)在学习对迁移有用的文本表示时最有效;2、如何将这些学习到的表征有效的迁移到目标任务(target task)中。
Qwen-Chat具备聊天、文字创作、摘要、信息抽取、翻译等能力,同时还具备一定的代码生成和简单数学推理的能力。在此基础上,我们针对LLM对接外部系统等方面针对性地做了优化,当前具备较强的工具调用能力,以及最近备受关注的Code Interpreter的能力和扮演Agent的能力。我们将各个大小模型的特点列到了下表。 模型 开源日期 ...
我也发现了这个问题，导致在对话的时候一直去找ollam平台！实际上qwen-vl是正常支持文本对话的。