AutoTokenizer model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model
在技术特性方面,Qwen2.5-Coder系列采用了先进的架构设计。它包括深度神经网络层、注意力机制以及大规模预训练技术。其中,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct具备64层神经网络,每个Transformer块包含40个头,让它能够有效处理超长序列,最长可达128K个tokens。 Qwen2.5-Coder系列模型的一个主要特点是指令调整与对齐。通过在大规模指...
图2、借助 TensorRT-LLM 超前解码,Qwen2.5-Coder 模型可提升 NVIDIA DGX H100 上的吞吐量 数据测量日期:2025 年 1 月 30 日。Qwen2.5-Coder 7B Instruct 和 Qwen2.5-Coder 32B Instruct 模型的推理吞吐量(输出令牌/秒)加速。DGX H100,TP=1 | (W,N,G)= (8,8,8)| Qwen2.5-Coder ...
Use swift infer --model_type qwen2_5-coder-3b-instruct to experience it. 2024.10.26: Support for training and deploying aya-expanse series models. Experience it using swift infer --model_type aya-expanse-32b. 2024.10.23: Support for training and deploying emu3-chat. Experience it using ...
执行此python3脚本文件,python3 qwen2.py。它会将依赖的模型下载到/home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2-0.5B-Instruct中,模型如果有更新,则/home/ubuntu/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen2-0.5B-Instruct/snapshots中会多一个文件夹。
代码方面,沿用 Qwen1.5 的代码能力,实现 Qwen2 在多种编程语言上的效果提升;数学方面,投入了大规模且高质量的训练数据提升 Qwen2-72B-Instruct 的数学解题能力。 长文本处理 Qwen2 系列模型中较为关注的功能是它能够理解和处理扩展的上下文序列,对于冗长文档的应用程序,Qwen2 可以提供更准确、全面的响应,实现长文本...
基模:0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B;Coder: 1.5B, 7B;Math: 1.5B, 7B, 72B。 _philschmid(@huggingface):新发布了9个新的多语言开放式LLM!Alibaba_Qwen 2.5是Qwen 2的下一个版本,性能比Qwen2提升了5-70%,并且有两种新尺寸。Qwen 2.5 72B的性能超过了AIatMeta Llama 3.1 70B并且与405B相...
阿里巴巴集团旗下的通义千问团队宣布,全新的Qwen2大模型正式发布,并在全球知名的开源平台Hugging Face和ModelScope上同步开源。这一里程碑式的事件标志着中国在人工智能领域的又一次重要突破。 Qwen2系列大模型共包含5个不同尺寸的预训练和指令微调模型,分别是Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和...
model_path=${1:-"Qwen/Qwen2-Math-7B-Instruct"} total_prompts=${2:-1000} ins_topp=${3:-1} ins_temp=${4:-1} res_topp=${5:-1} res_temp=${6:-0} # Constants res_rep=1 device="0" tensor_parallel=1 gpu_memory_utilization=0.95 n=200 batch_size=200 # Get Current Time time...
Qwen2ForCausalLM.chat=chat