tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct/', use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct
五、LoRA微调过程 在LLaMA-Factory工具中,使用LoRA微调Qwen2-7B-Instruct模型的具体步骤如下: 加载模型与分词器:使用AutoModel和AutoTokenizer加载已下载的Qwen2-7B-Instruct模型和对应的分词器。 配置LoRA微调参数:设置LoRA微调的相关参数,如低秩矩阵的秩、学习率等。 训练模型:将预处理后的数据集输入模型进行训练。在...
Lora微调是一种基于低秩矩阵的微调方法,它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来减少参数数量,从而降低模型的存储和计算需求。这种方法在保持模型性能的同时,显著提高了模型的灵活性和适应性。 1.2 Qwen2-7B-Instruct模型简介 Qwen2-7B-Instruct,一款精心设计的高级预训练语言模型,拥有7.2亿参数,专注于提升对指令性文本...
trainer = Trainer( model=model, args=args, train_dataset=tokenized_id, data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True) ) trainer.train() NotImplementedError Traceback (most recent call last) Cell In[28], line 1 --...
它在 Qwen2-7B 的基础上进行了指令微调,以提高模型在特定任务上的性能。 Qwen2-7B-Instruct 具有以下特点: 强大的性能:在多个基准测试中,Qwen2-7B-Instruct 的性能可与 Llama-3-70B-Instruct 相匹敌。 代码和数学能力提升:得益于高质量的数据和指令微调,Qwen2-7B-Instruct 在数学和代码能力上实现了飞升。 多...
base, ) chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"...
小模型方面,相比近期推出的领先模型,Qwen2-7B-Instruct 依然能在多个评测上取得显著的优势,尤其是代码及中文理解。 代码和数学能力显著提升 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。
想问下我们目前是否支持部署,如果不能部署的话预计什么时候可以支持一下~Collaborator Jintao-Huang commented Aug 5, 2024 已经支持了 文档有写～ Jintao-Huang closed this as completed Aug 8, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment ...
Qwen2ForCausalLM.chat=chat
除了Qwen2-VL,InternVL2,SiliconCloud已上架包括Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen2.5-Math-72B-Instruct、Qwen2.5-7B/14B/32B/72B、FLUX.1、DeepSeek-V2.5、InternLM2.5-20B-Chat、BCE、BGE、SenseVoice-Small、Llama-3.1、GLM-4-9B-Chat在内的多种开源大语言模型、图片生成模型、代码生成模型、向量与重排序模型...