SamplingParamsimportuvicorn#使用modelscope,如果不设置该环境变量,将会从huggingface下载os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True'app=FastAPI()llm=LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat",trust_remote_code=True)sampling
GitHub 地址：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni Hugging Face 地址：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B 有网友表示，这才是真正的 Open AI。大家可以通过官方 demo 感受一下 Qwen2.5-Omni 真实表现。Qwen2.5-Omni ...
超强解析!阿里通义千问Qwen-7B的原理及ReAct用法共计4条视频,包括:1 通义千问—Qwen - 7B模型的特点、2 Qwen-7B-Chat模型的微调数据构成、3 Qwen - 7B - Chat 模型的ReAct Prompt等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Qwen2.5-Omni 在音频能力上超越了同样大小的 Qwen2-Audio，并且达到了与 Qwen2.5-VL-7B 相当的性能；出色的端到端语音指令遵循能力：Qwen2.5-Omni 在端到端语音指令遵循方面的表现可与文本输入的有效性相媲美，这一点在 MMLU 和 GSM8K 等基准测试中得到了证明。前文我们已经提到，Qwen2.5-Omni 采用了 Th...
Qwen-7B是一个强大的预训练模型,通过微调,我们可以将其应用于各种实际场景中。本文将介绍如何利用Qwen-7B进行微调,以训练自己的数据集,并分享一些实际应用和实践经验。 一、准备数据集 首先,我们需要准备自己的数据集。数据集应以问答格式呈现,其中包含问题和对应的答案。为了方便处理,我们可以将数据集保存在Excel文件...
通义千问-7B(Qwen-7B) 是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。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。同时,在Qwen-7B的基础上,使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。
支持插件调用:Qwen-7B-Chat在插件调用方面做出了特定优化,目前模型能够有效调用插件并升级为Agent。 Qwen-7B在全面评估自然语言理解与生成、数学运算解题、代码生成等领域的多个评测数据集上表现出色。这些数据集包括MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22等,Qwen-7B的表现不仅超越了同等规模的大语言模型,还甚至超越了...
团队人员对 Qwen2.5-Omni 进行了全面评估,结果表明,该模型在所有模态上的表现均优于类似大小的单模态模型以及闭源模型,例如 Qwen2.5-VL-7B、Qwen2-Audio 和 Gemini-1.5-pro。在需要集成多种模态的任务中,如 OmniBench,Qwen2.5-Omni 达到了最先进...
基于Qwen-7B的结构,阿里研发团队进一步创造了一个特殊的AI助手,名为Qwen-7B-Chat,以进一步拓展其应用范围。Qwen-7B-Chat经过针对API、数据库、模型等工具的优化,使得用户可以开发基于Qwen-7B的LangChain、Agent甚至Code Interpreter等应用。总的来说,Qwen-7B大模型以其强大的预训练能力、卓越的性能和友好的多语言处理...