轻量化微调Qwen-72B-Chat最佳实践支持最主流的轻量化微调算法LoRA,并且需要使用A800(80GB)4卡及以上资源进行计算。以下,我们简述轻量化微调Qwen-72B-Chat的算法流程。首先,我们下载Qwen-72B-Chat的Checkpoint和用于LoRA微调的数据集,用户也可以按照上述格式自行准备数据集。 def aria2(url, filename, d): !aria2c...
Int8 量化，让 Qwen-72B-Chat-Int8 在保持高性能的同时，显著提升运行效率，降低资源消耗。具体表现如下：推理速度与显存 不同配置下的推理速度与显存使用情况，为实时交互提供有力保障：注：vLLM 预分配 GPU 显存，无法检测最大使用量。三、快速上手：开启对话之旅 示例代码 python ini代码解读复制代码from ...
轻量化微调Qwen-72B-Chat最佳实践支持最主流的轻量化微调算法LoRA,并且需要使用A800(80GB)4卡及以上资源进行计算。以下,我们简述轻量化微调Qwen-72B-Chat的算法流程。首先,我们下载Qwen-72B-Chat的Checkpoint和用于LoRA微调的数据集,用户也可以按照上述格式自行准备数据集。 def aria2(url, filename, d): !aria2c...
openai.api_key="<TOKEN>"openai.base_url="<ENDPOINT>"+"/v1"# 调用对话APIcompletion=openai.chat.completions.create(model="qwen-72b-chat",temperature=0.0,top_p=0.8,frequency_penalty=0.0,messages=[{"role":"user","content":"请介绍下你自己。"}],stop=["<|im_end|>","<|im_start|>"],#...
通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的大语言模型,在2023年11月正式开源。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上,使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。 阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企...
Qwen-72b-Chat是一款基于Transformer架构的大规模语言模型,具有出色的性能和广泛的应用场景。然而,由于其庞大的模型规模,对计算资源的需求也非常高。因此,在MLU370-M8芯片上运行Qwen-72b-Chat需要对其进行优化和适配,以充分发挥芯片的性能。 首先,我们对Qwen-72b-Chat模型进行了优化,包括模型结构的调整、参数的剪枝和量...
首先，通义千问-72B是阿里云开发的大型预训练模型系列之一，拥有720亿参数，其训练数据涵盖了广泛的网络文本、专业书籍和代码。Qwen-72B-Chat是基于该模型通过对齐机制设计的AI助手，旨在提供基于大语言模型的智能服务。作为面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，阿里云人工智能平台PAI提供了一系列便捷...
通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上,使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。 阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台,提供...
系统指令方面，Qwen-1.8-Chat 和 Qwen-72B-Chat经过充分训练，实现了对多样且存在多轮复杂交互的系统指令的响应，包括角色扮演、语言风格迁移、任务设定和行为设定等。针对工具使用、函数调用能力进行优化，用户可以开发基于Qwen的Agent、LangChain应用。推理性能方面，Qwen-72B模型半精度FP16载入需要144GB...
通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上,使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。 阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台,提供...