随着大语言模型的出圈及广泛应用落地,LLM技术已成为新一代人工智能、深度学习的必备技能,本节将介绍当下较为热门的开源大语言模型Qwen的安装及代码、流程、显存消耗分析。 本节内容有3个内容,有助于理解LLM模型,包括: Qwen模型代码结构组织与接口分析:可了解LLM模型的代码是如何设计的 LLM模型多轮对话机制:逐步剖析LL...
Qwen目前开源Qwen1.5系列,属于2.0的pre版,相较于1.0在更方面指标均有所提升,并且开放了0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 32B, 72B多个尺寸,同时有base和chat版,也有多种精度fp16, int8, int4。开发者可根据不同的场景、硬件平台、任务复杂度来选择模型。 为了更全面了解Qwen系列产品,推荐以下链接: 官方产品主页:...
Qwen团队的开源RAG和Agent框架Qwen-Agent最初是为方便模型开发而编写的内部工具代码,最近得到了快速发展。目前,Qwen团队已经在该框架中发布了上述长上下文Agent的实现。 在不久的将来,Qwen团队希望能够提供处理长上下文能力更强的模型,以及更加用户友好的基础设施框架。 Qwen-Agent,开启LLM长文本处理新纪元 Qwen-Agent的...
1、全面开源:考虑到产品对10B至30B范围模型的需求和移动端对3B模型的兴趣,此次除了继续开源Qwen2系列中的0.5B/1.5B/7B/72B四款模型外,Qwen2.5系列还增加了两个高性价比的中等规模模型—— Qwen2.5-14B 和 Qwen2.5-32B,以及一款适合移动端的 Qwen2.5-3B。所有模型在同类开源产品中均具有很强的竞争力,例如Qwen2....
deepseek-蒸馏版 qwen 环境 Name: vllm Version: 0.7.3 Name: torch Version: 2.5.1 Name: transformers Version: 4.49.0 cuda:V100-32GB Version:12.1 qwen2.5-1.5b-instruct 模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct', cache_dir='...
此次LLM实验是本人部署大模型的初体验,Qwen1.5和2.0以及其他开源模型的亲身部署与使用过程,加深了我对大模型的理解和认识,通过接触模型库,从本质上见证了语言模型的核心,同时也加强了对linux系统的使用熟练度,相信大家也有丰富收获。 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请点击举报。打开...
Qwen模型下载链接: https://modelscope.cn/organization/qwen 可以使用ModelScope CLI(首推),Python SDK或者git clone的方式下载。 Qwen2.5系列模型体验: Qwen2.5合集: https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen2.5 看图解数学题(Qwen2-VL+Qwen2.5-Math ...
文章首先对LLM技术进行了简要介绍，指出其在新一代人工智能、深度学习领域的应用价值。随后，文章详细介绍了通义千问这一由阿里巴巴Qwen小组研发的大语言模型，以及Qwen系列产品的丰富性，包括从8月开源7B模型到12月开源72B模型，再到2024年3月开放的Qwen1.5-32B模型，旨在实现性能、效率与内存占用的平衡...
llm二次开发基于qwen知乎工程例子 在技术团队中开展大语言模型二次开发工作,需结合具体业务场景构建完整技术链路。某互联网内容平台技术部门曾基于通义千问开源框架实施语义理解模块改造,项目周期历时五个月,涉及数据处理、模型调优、系统集成三大核心环节,最终实现社区评论智能过滤效率提升40%。团队配置包含算法工程师4人...
Qwen系统架构 Qwen系统主要由以下几个部分组成: 数据收集与预处理:负责从各类知识源(如书籍、论文、网页等)中收集数据,并进行清洗、格式化等预处理操作,以便LLM能够理解和应用。 知识库挂载:将预处理后的知识数据挂载到LLM中,使其能够直接访问和应用这些知识。 用户交互接口:提供一个友好的用户交互界面,让用户能够方...