而此系列中的7B模型，Qwen2.5-VL-7B-Instruct，在多个任务中超越了GPT-4o-mini。此外，通义Qwen团队还将Qwen2.5-VL-3B称为“端侧AI的潜力股”，它以3B之身，超越了此前的Qwen2-VL-7B。可以观察到的一点是，Qwen2.5-VL在理解文档和图表方面表现突出。此外，当作为视觉Agent操作时，Qwen2.5-VL无需进行...
本教程将逐步构建出一个简单的Demo,在过程中将使用Vllm进行模型推理,Langchain构建向量数据库,使用Fastapi提供Web服务,并在超具性价比的FunHPC趣算云(原DeepLn算力云)实现模型的云端部署。 如何选择实例 运行深度学习模型特别是LLM需要大量的算力,虽然可以通过一些方法来使用cpu运行llm(llama.cpp),但一般来说需要使用G...
8. 运行 gradio_demo.py 文件 网页演示 昨天小编已经为大家分享了DeepSeek-VL2的部署教程。今天将为大家带来DeepSeek-R1蒸馏模型——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。 可能有小伙伴不是很清楚,什么是蒸馏模型? 机器学习(ML)中的模型蒸馏是一种将知识从大型复杂模型转移到小型简单模型的技术。目标是创建一个较小的...
大家可以通过官方 demo 感受一下 Qwen2.5-Omni 真实表现。视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BZv7tuMX6yZr5LvqKZBJCw Qwen2.5-Omni 模型架构 Qwen2.5-Omni 具有以下特点：Omni 和创新架构：团队提出了 Thinker-Talker 架构，这是一个端到端的多模态模型，旨在感知包括文本、图像、音频和视频在内的多...
https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni Demo体验: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Omni-Demo 开源地址: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni...
https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni Demo体验: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Omni-Demo 开源地址: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni...
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 ...
Demo体验: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Omni-Demo 开源地址: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni 来源| 阿里云开发者公众号
blog地址: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni/模型下载地址: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7BHF demo地址: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B-Demo, 视频播放量 6957、弹幕量 15、点赞数 117、投硬币枚数 22、收藏人数 244、转
一些教育工作者设想用它来开发更智能的教学工具，客服人员则期待它能提升服务效率。表面Qwen2.5-Omni似乎完美无缺，但仔细问题也不少。7B的参数规模虽然号称“小尺寸”，但对于普通用户来说，部署和运行仍然有一定门槛。虽然官方提供了各种Demo和体验渠道，但实际效果如何，还需要更多用户反馈。一些网友吐槽，模型的反应...