#无量化,最低显存占用约16.5GB llm = LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True) #int4量化,最低显存占用约7GB # llm = LLM(model="qwen/Qwen-7B-Chat-int4", trust_remote_code=True,gpu_memory_utilization=0.35) 值得注意的是如
微调的基座模型使用的是Qwen-7B-Chat,下载基础模型地址如下: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main huggingface下载模型较慢,可以先下载仓库,然后一个一个下载模型 下载仓库 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat 一个一个下载模型 wget https://huggingfac...
注册和风天气账号并获取API密钥后,我们就可以在Qwen-7B-Chat的Agent组件中调用这个API,获取天气信息。 三、实现Agent与天气API的交互 在Qwen-7B-Chat的Agent组件中,我们需要编写一段代码,用于调用和风天气的API,获取天气信息。这段代码主要包括以下几个步骤: 初始化HTTP请求:我们需要使用HTTP请求库(如requests)发起一...
一、创建ECS实例 前往实例创建页。按照界面提示完成参数配置,创建一台ECS实例。 需要注意的参数如下,其他参数的配置,请参见自定义购买实例。 实例:Qwen-7B-Chat大概需要30 GiB内存,为了保证模型运行的稳定,实例规格至少需要选择ecs.g8a.4xlarge(64 GiB内存)。镜像:Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位。公网IP:...
首先量化,我懒,找的别人在h站上量化好的,感谢发布者的工作。链接:https://huggingface.co/AironHeart/Qwen-7B-Chat-8bit 然后,一定仔细看qwen-7b的readme,你遇到的全部问题里面都记录了,给个好评。然后记得遇到缺啥就安装啥,除了bitsandbytes。 首先在环境中安装必要组件 ...
本文聊天机器人为例,介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers(简称AC2)提供的AI容器镜像在Intel CPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。 背景信息 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...
qwen1.5-7b-chat是一个基于Transformer的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。而vllm则是一个向量化的语言模型,通过向量化的方式将文本转换为向量,从而实现了高效的文本表示和计算。结合这两个模型,我们可以实现高效的推理加速。 二、环境配置 在进行推理加速之前,我们需要配置好相应的环境。这包括选择合适的硬件...
qwen-7B-Chat QwenLM 首先我们需要将上述远程开源仓库 Clone 到本地,可以使用以下命令: # 进入到数据库盘 cd /root/autodl-tmp # 打开学术资源加速 source /etc/network_turbo # clone 开源仓库 git clone https:///QwenLM/Qwen.git # 关闭学术资源加速 ...
选择实例时，需考虑模型对GPU资源的需求，尤其是针对Qwen 7B Chat的Int4量化版本，推荐使用显存大于8GB的显卡。对于需要半精度推理的场景，则需更高配置的显卡。启动并配置实例步骤如下：访问FunHPC乐算云官网，注册并获取算力金。选择性价比高的云端显卡，配置主机，启动并创建实例，通过code-server或SSH...
简介:文章介绍了如何利用ROS和Terraform模板轻松自动化部署阿里云的Qwen-7B-Chat大语言模型服务,提高了部署效率与便捷性,是实现云资源和服务快速上线的最佳实践。 介绍 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...