12.10更新：Qwen技术报告核心解读BaichuanBaichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels数据处理：数据频率和质量，使用聚类和去重方法，基于LSH和denseembedding方法tokenizer：更好的压缩率，对数字的每一位分开，添加空格token位置编码：7BRope，13BALiBi使用了SwiGLU激活函数，因为SwiGLU是一个双线性层，多引入一个门控矩阵，参数量更多，hidden_size从4减少到了8/3使用了更高效的基于xFormers的attention实现使用RMSNorm，对transformer的block输入进行了Laye
最近，通义千问实火。前段时间被网友玩疯的全民舞王，让「AI科目三」频频登上热搜。让甄嬛、慈禧、马斯克、猫主子和兵马俑能跳舞那款AI，就藏在通义千问APP背后。来源：深夜来点薯片来源：深夜来点薯片最强国产视觉语言模型了解一下就在这几天，通义千问团队又对多模态大模型下手了——再一次升级通义千问视觉语言模型Qwen-VL，继Plus版本之后，又推出Max版本。Qwen-VL是阿里在2023年8月推出的具备图文理解能力的大模型，基于通义千问语言模型开发。升级后的Qwen-VL视觉水平大幅提升，对很多图片的理解水平接近人类。并且，还能够支持百万像素以上的高清分辨率图，以及各种极端长宽比的图片。升级版模型
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的大语言模型，在2023年11月正式开源。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调
一、术语介绍 1.1.Gunicorn 一个用于运行PythonWeb应用程序的HTTP服务器。它是一个基于UNIX的预叉（pre-fork）服务器，专为在高并发环境中运行PythonWeb应用程序而设计。 1.2.Flask 一个轻量级的PythonWeb框架，用于构建Web应用程序。它被设计成简单易用且灵活的框架，提供了基本的功能和工具，同时保持了扩展性和可定制性。 1.3.Supervisor 一个用于进程管理的软件工具，通常用于在Unix或类Unix系统上监控和管理后台进程。它可以确保被管理的进程在意外退出或崩溃时能够自动重启，以保持系统的稳定性和可靠性。
摘要：本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，可以在多节点环境下进行微调。训练数据的准备你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：[{"id":"identity_0","conversations":[{"from":"user","value":"你好"},{"from":"assistant","value":"我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}]微调方法分析微调脚本能
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.07919.pdf开源代码：https://github.com/QwenLM/Qwen-Audio引言大型语言模型（LLMs）由于其良好的知识保留能力、复杂的推理和解决问题能力，在通用人工智能（AGI）领域取得了重大进展。然而，语言模型缺乏像人类一样感知非文本模态（如图像和音频）的能力。作为一种重要模态，语音提供了超越文本的多样且复杂的信号，如人声中的情感、语调和意图，自然声音中的火车汽笛、钟声和雷声，以及音乐中的旋律。使LLMs能够感知和理解丰富的音频信号以进行音频交互引起了广泛关注。以前关于遵循指令的工作主要是通过继承大型（
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。1.前期准备开通阿里云灵积平台，并创建api-key2.环境搭建python:3.10+；pydantic2.0以上,老版本pydantic会报一个tool_schema.model_dump_json的函数错误,可以通过相关命令升级：css复制代码pipinstall--upgradepydanticpipinstall--upgradefastapi3.项目部署拉取项目代码，并安装相关依赖bash复制代码gitclone
参考：https://github.com/vllm-project/vllmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html##文档1、vLLM这里使用的cuda版本是11.4，teslaT4卡加速原理：PagedAttention，主要是利用kv缓存2、qwen测试使用：注意：用最新的qwen7Bv1.1版本的话，vllm要升级到最新0.2.0才可以（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen
目标1、使用开源的大模型服务搭建属于自己的模型服务；2、调优自己的大模型；选型采用通义千问模型，https://github.com/QwenLM/Qwen步骤1、下载模型文件开源模型库：https://www.modelscope.cn/modelsmkdir-p/data/qwencd/data/qwengitclone--depth1https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-14B-Chat.git#小内存机器下载1.8B参数的，14B需要几十内存#gitclone--depth1https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-1_8
🤗 HuggingFace | 🤖 魔搭社区 | 📑 论文 ｜ 🖥️ Demo微信 ｜ 钉钉 | Discord Qwen-ChatQwen-Chat(Int4)Qwen7B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗14B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗我们开源了Qwen（通义千问）系列工作，当前开源模型的参数规模为70亿（7B）和140亿（14B）。本次开源包括基础模型Qwen，即Qwen-7B和Qwen-14B，以及对话模型Qwen-Chat，即Qwen-7B-Chat和Qwen-14B-Chat。模型链接在表格中，请点击了解详情。同时，我们公开了我们的**技术报告**，请点击上方论文链接查看。当前基
