14b专题

基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型LoRA微调测试

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：Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 3.10.0-1127.el7.x86_64 x86_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

$创新实训2024.06.03日志：完善Baseline Test框架、加入对Qwen-14B的测试$

创新实训2024.06.03日志：完善Baseline Test框架、加入对Qwen-14B的测试

1. Baseline Test框架重构与完善在之前的一篇博客中（创新实训2024.05.29日志：评测数据集与baseline测试-CSDN博客），我介绍了我们对于大模型进行基线测试的一些基本想法和实现，包括一些基线测试的初步结果。后来的一段时间，我一直在试图让这个框架变得更加可用、可扩展、可移植，因为我们想加入更多的大模型（无论在线离线、无论哪个组织开源的、无论多少超参数）进行基线测试

【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战

目录一、引言二、模型简介 2.1 Qwen1.5 模型概述 2.2 Qwen1.5 模型架构三、训练与推理 3.1 Qwen1.5 模型训练 3.2 Qwen1.5 模型推理四、总结一、引言 Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队的大语言模型和多模态大模型系列。现在，大语言模型已升级到Qwen1.5，共计开源0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、

LLaMA 2 和 QianWen-14B

阿里云通义千问14B模型开源！性能超越Llama2等同等尺寸模型 - 科技新闻 - EDA365电子论坛网 LLaMA 2 的硬件要求： LLaMA 2 系列模型有不同的参数量版本，如7B、13B和70B等。对于不同大小的模型，其硬件需求也有所不同。以下是一些硬件要求摘要： LLaMA 2 70B推理时全精度（FP32）显存占用最低要求为约280GB。对于微调和推理，Llama-13B 建议

使用阿里云通义千问14B（Qianwen-14B）模型自建问答系统

使用阿里云通义千问14B（Qianwen-14B）模型自建问答系统时，调度服务器资源的详情将取决于以下关键因素：模型部署： GPU资源：由于Qianwen-14B是一个大规模语言模型，推理时需要高性能的GPU支持。模型参数量大，推理过程中对显存（GPU内存）的要求高，可能需要多块高端GPU，并且考虑是否支持模型并行或数据并行以充分利用硬件资源。单卡显存需求：根据之前的信息，Qianwen-1

Orion-14B-Chat-RAG本地部署的解决方案

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了Orion-14B-Chat-RAG本地部署的解决方案，希望对学习大

智谱VSOrion-14B-Chat

智谱VSOrion-14B-Chat 第一个问题问题智谱回答Orion-14B-Chat回答第二个问题请设计10个问题来测试 llm模型智谱回答智谱回答自己设计的问题Orion-14B-Chat 设计的问题智谱回答 Orion-14B-Chat 设计的问题Orion-14B-Chat 10 个问题炸显存放弃第一个问题问题 raise InvalidIndex

[Realtek sdk-3.4.14b]RTL8197FH-VG+RTL8812F WiFi使用功率限制功能使用说明

sdk说明 ** Gateway/AP firmware v3.4.14b – Aug 26, 2019**  Wireless LAN driver changes as:  Refine WiFi Stability and Performance  Add 8812F MU-MIMO  Add 97G/8812F multiple mac-clone  Add 97G 2T3R

[Realtek sdk-3.4.14b]RTL8197FH-VG+RTL8812F WiFi使用功率限制功能使用说明

sdk说明 ** Gateway/AP firmware v3.4.14b – Aug 26, 2019**  Wireless LAN driver changes as:  Refine WiFi Stability and Performance  Add 8812F MU-MIMO  Add 97G/8812F multiple mac-clone  Add 97G 2T3R

llama.cpp是当前最火热的大模型开源推理框架之一，支持了非常多的LLM的量化推理，生态比较完善，是个人学习和使用的首选。最近阿里开源了通义千问大语言模型，在众多榜单上刷榜了，是当前最炙手可热的开源中文大语言模型。今天在github上看到前几天llama.cpp已经支持Qwen的推理了，但是由于是近期才开源的，网上还没有太多使用llama.cpp来推理通义千问的实例。本着学习的目的，今天就来实

llama.cpp部署通义千问Qwen-14B

llama.cpp是当前最火热的大模型开源推理框架之一，支持了非常多的LLM的量化推理，生态比较完善，是个人学习和使用的首选。最近阿里开源了通义千问大语言模型，在众多榜单上刷榜了，是当前最炙手可热的开源中文大语言模型。今天在github上看到前几天llama.cpp已经支持Qwen的推理了，但是由于是近期才开源的，网上还没有太多使用llama.cpp来推理通义千问的实例。本着学习的目的，今天就来实

[Realtek sdk-3.4.14b] RTL8197FH-VG+RTL8812FR WiFi黑名单及剔除已连接终端功能实现

sdk说明 ** Gateway/AP firmware v3.4.14b – Aug 26, 2019**  Wireless LAN driver changes as:  Refine WiFi Stability and Performance  Add 8812F MU-MIMO  Add 97G/8812F multiple mac-clone  Add 97G 2T3R

llama.cpp部署通义千问Qwen-14B

llama.cpp是当前最火热的大模型开源推理框架之一，支持了非常多的LLM的量化推理，生态比较完善，是个人学习和使用的首选。最近阿里开源了通义千问大语言模型，在众多榜单上刷榜了，是当前最炙手可热的开源中文大语言模型。今天在github上看到前几天llama.cpp已经支持Qwen的推理了，但是由于是近期才开源的，网上还没有太多使用llama.cpp来推理通义千问的实例。本着学习的目的，今天就来实

【RealTek sdk-3.4.14b】RTL8812F 5G WiFi ETSI认证增加144~165信道支持修改

SDK说明 ** Gateway/AP firmware v3.4.14b – Aug 26, 2019**  Wireless LAN driver changes as:  Refine WiFi Stability and Performance  Add 8812F MU-MIMO  Add 97G/8812F multiple mac-clone  Add 97G 2T3R

【RealTek sdk-3.4.14b】RTL8197FH-VG+RTL8367+RTL8812F WiFi to LAN 和WiFi to WAN吞吐量

LAN <----------> 2.4G WiFi Throughput 天线频宽模式协议连接速率TX(Mbps)RX(Mbps)TX&RX(Mbps)2X240MHz802.11nTCP300Mbps2051922112X240MHz802.11nUDP300Mbps224234231 LAN <----------> 5G WiFi Throughput 天线频宽模式协议连接速率TX(

[Realtek sdk-3.4.14b]RTL8197FH-VG 2.4G to WAN吞吐量低于60%的问题分析及解决方案

问题描述 RTL8197FH-VG 2.4G wifi to WAN吞吐量低于65%的标准，正常2T2R的wifi 300Mbps x 65% = 195Mbps，但是实际只能跑到160Mbps,这个时候CPU的idl已经为0，sirq占用率达到98%左右网络拓扑一台PC通过2.4G WiFi连接到RTL8197FH-VG，另外一台PC直接通过WAN口连接到RT