作者：英特尔创新大使卢雨畋1.概述本文介绍了在Intel13代酷睿CPUi5-13490F设备上部署Qwen1.8B模型的过程，你需要至少16GB内存的机器来完成这项任务，我们将使用英特尔的大模型推理库[BigDL](https://github.com/intel-analytics/BigDL)来实现完整过程。BigDL-llm是一个在英特尔设备上运行LLM（大语言模型）的加速库，通过INT4/FP4/INT8/FP8精度量化和架构针对性优化以实现大模型在英特尔CPU、GPU上的低资源占用与高速推理能力（适用于任何PyTorch模型）。本文演示为了通用性，只涉及CPU相关的代码，如果你想学
本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：在Windows上利用Qwen大模型搭建一个ChatGPT式的问答小助手最近ChatGPT式的聊天机器人比较火，可以提供各种问答功能，阿里最近推出了Qwen1.5系列的大模型，提供了各个参数版本的大模型，其中有一些参数量较小的模型，比较适合我们这种穷*用于尝试一下手动运行大模型。今天我们就使用Qwen1.5大模型来尝试一下，自己搭建一个问答小助手。1、配置首先介绍一下搭建的环境，8g内存，4gGPU显存，win10系统，所以如果配置等于或高于我这个环境的也可以轻松实现这一次的搭建过程。下面是搭建成功后一些问答的效果展示：其中，因为显存限制，我这边分别
一、前言 就在前几天开源社区又发布了qwen1.5版本，它是qwen2模型的测试版本。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质量。二、术语2.1.vLLM vLLM是一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFaceTransformers高14-24倍的吞吐量。2.2.qwen1.5 Qwen1.5是Qwen2的测试版，这是一个基于转换器的纯解码器语言模型，在大量数据上进行了预训练。 Incomparisonwiththeprevi
什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应时而生，成为AI时代的一大趋势。RAG通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。一个典型的RAG的例子：这里面主要包括包括三个基本步骤：索引
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型LoRA微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaa
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型全参微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaact
🤗 HuggingFace | 🤖 ModelScope | 📑 Paper ｜ 🖥️ DemoWeChat(微信) | Discord ｜ API Qwen-ChatQwen-Chat(Int4)Qwen-Chat(Int8)Qwen1.8B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗7B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗14B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗72B🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗🤖 🤗Weopensourceour Qwen series,nowincluding Qwen,thebaselanguagemodels,namely Qwen-1.8B, Qwen-7B, Qwen-14B,and Qwe
作者：熊兮、求伯、一耘引言通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。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AI开发全链路服务。快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型，支持零代码和SDK的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发和部
Qwen1.5-Qwen1.5更新了六种尺寸的基础和聊天模型，并在HuggingFace转换器集成了其代码，以提升开发者体验，并支持多种语言和长上下文处理。Qwen1.5是一个大规模语言模型的最新迭代，它由Qwen团队开发。这个更新在中国新年前夕发布，目标是在优化开发者体验的同时，开发一个“优质”的模型。Qwen1.5是一个功能丰富、多用途的大规模语言模型，它通过易于使用的API、支持多种框架和工具，以及优秀的多语言能力，为开发者和研究人员提供了强大的支持，特别适用于那些追求高效开发体验和高质量模型输出的场景。https://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/Imag
赶在春节前，通义千问大模型（Qwen）的1.5版上线了。今天上午，新版本的消息引发了AI社区关注。新版大模型包括六个型号尺寸：0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B，其中最强版本的性能超越了GPT3.5、Mistral-Medium，包括Base模型和Chat模型，且有多语言支持。阿里通义千问团队表示，相关技术也已经上线到了通义千问官网和通义千问App。除此以外，今天Qwen1.5的发布还有如下一些重点：支持32K上下文长度；开放了Base+Chat模型的checkpoint；可与Transformers一起本地运行；同时发布了GPTQInt-4/Int8、AWQ和GGUF权重。借助更
