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
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...
一般类别:如 ShareGPT、SlimOrca、EvolInstruct、GPTeacher、AlpacaGPT4、UltraInteract 等。 数学类别:如 OrcaMathWordProblems、MathInstruct、MetaMath 等。 代码类别:如 Magicoder、WizardCoder、GlaiveCodeAssistant 等。 3.4 实验结果概述 Note: :...
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。 步骤4:使用vllm进行模型推理 在腾讯云云服务...
@@ -5,35 +5,32 @@ The most significant but also the simplest usage of Qwen2.5-Coder-7B-Instruct is 55 You can just write several lines of code with`transformers`to chat with Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Essentially, we build the tokenizer and the model with`from_pretrained`method, and...
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...
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 ...
数学类别:如 OrcaMathWordProblems、MathInstruct、MetaMath 等。 代码类别:如 Magicoder、WizardCoder、GlaiveCodeAssistant 等。 3.4 实验结果概述 Note: :所有的实验结果比较均不包含 Qwen2VL。 NVLM-D 1.0 72B:在 OCRBench(853分)和 VQAv2(85.4 分)上表现最佳,远超其他开源和商业模型。它在 MMMU(59.7 分...
•数学类别:如OrcaMathWordProblems、MathInstruct、MetaMath等。 •代码类别:如Magicoder、WizardCoder、GlaiveCodeAssistant等。 四、实验结果概述 Note: 所有的实验结果比较均不包含Qwen2VL。 •NVLM-D 1.0 72B:在OCRBench(853分)和VQAv2(85.4分)上表现最佳,远超其他开源和商业模型。它在MMMU(59.7分)上的...