qwen专题
大模型应用实战3——开源大模型（以Qwen为例）实现多论对话功能
对于国内用户来说，一个比较稳定的下载和部署开源大模型的方法就是使用ModelScope的SDK进行下载，然后再Transformer库进行调用。在代码环境中，ollama则提供了openai API风格的大模型调用方法。在开启ollama服务情况下，我们只需要进一步在代码环境中安装openai库即可完成调用。目前都是用openai风格的api。 !pip install openai from
【多模态大模型教程】在自定义数据上使用Qwen-VL多模态大模型的微调与部署指南
Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM）。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。 Qwen-VL-Chat = 大语言模型(Qwen-7B) + 视觉图片特征编码器(Openclip ViT-bigG) + 位置感知视觉语言适配器(可训练Adapter)+ 1.5B的图文数据
Langchain中使用Ollama提供的Qwen大模型进行Function Call实现天气查询、网络搜索
Function Call，或者叫函数调用、工具调用，是大语言模型中比较重要的一项能力，对于扩展大语言模型的能力，或者构建AI Agent，至关重要。 Function Call的简单原理如下： 按照特定规范（这个一般是LLM在训练阶段构造数据的格式），定义函数，一般会包含函数名、函数描述，参数、参数描述、参数类型，必填参数，一般是json格式 将函数定义绑定的大模型上，这一步主要是让LL
Qwen-VL图文多模态大模型LoRA微调指南
大模型相关目录 大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor
Qwen-Agent：Qwen2加持，强大的多代理框架 - 函数调用、代码解释器以及 RAG！
✨点击这里✨：🚀原文链接：（更好排版、视频播放、社群交流、最新AI开源项目、AI工具分享都在这个公众号！） Qwen-Agent：Qwen2加持，强大的多代理框架 - 函数调用、代码解释器以及 RAG！ 🌟 Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于该框架开发 Agent应用 ，充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。该项目也提供了浏览器助手、代
【LLM Agent 长文本】Chain-of-Agents与Qwen-Agent引领智能体长文本处理革命
前言 大模型在处理长文本上下文任务时主要存在以下两个问题： 输入长度减少：RAG的方法可以减少输入长度，但这可能导致所需信息的部分丢失，影响任务解决性能。扩展LLMs的上下文长度：通过微调的方式来扩展LLMs的上下文窗口，以便处理整个输入。当窗口变长时，LLMs难以集中注意力在解决任务所需的信息上，导致上下文利用效率低下。 下面来看看两个有趣的另辟蹊径的方法，使用Agent协同来处理长上下文
Qwen等大模型使用 vLLM部署详解
部署Qwen时尝试使用 vLLM。易于使用且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。 参考链接https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.html 1 vLLM离线推理代码 Qwen2代码支持的模型都被vLLM所支持。 vLLM最
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
Qwen-VL论文阅读
论文地址 其他同学的详细讲解 模型结构和参数大小 （1）LLM：Qwen-7B （2）Vision Encoder：ViT架构，初始化参数是 Openclip’s ViT-bigG。 在训练和推理过程中，输入的图像都被调整到特定的分辨率。 视觉编码器通过将图像分割成步长为14 的块来处理图像，从而生成一组图像特征。 「 224 / 14 = 16 16 x 16 = 256」 （3
Qwen 微调LoRA之后合并模型，使用 webui 测试
Qwen 微调LoRA之后合并模型 qwen_lora_merge.py ： import osfrom peft import AutoPeftModelForCausalLMfrom transformers import AutoTokenizerdef save_model_and_tokenizer(path_to_adapter, new_model_directory):""
【通义千问—Qwen-Agent系列2】案例分析（图像理解图文生成Agent||多模态助手|| 基于ReAct范式的数据分析Agent）
目录 前言一、快速开始1-1、介绍1-2、安装1-3、开发你自己的Agent 二、基于Qwen-Agent的案例分析2-0、环境安装2-1、图像理解&文本生成Agent2-2、 基于ReAct范式的数据分析Agent2-3、 多模态助手 附录1、agent源码2、router源码 总结 前言 Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用，充分利用基
【多模态】31、Qwen-VL | 一个开源的全能的视觉-语言多模态大模型
文章目录 一、背景二、方法2.1 模型架构2.2 输入和输出2.3 训练 三、效果3.1 Image Caption 和 General Visual Question Answering3.2 Text-oriented Visual Question Answering3.3 Refer Expression Comprehension3.4 视觉-语言任务的少样本学习3.5 真实世
Qwen-VL环境搭建推理测试
引子 这几天阿里的Qwen2.5大模型在大模型圈引起了轰动，号称地表最强中文大模型。前面几篇也写了QWen的微调等，视觉语言模型也写了一篇CogVLM，感兴趣的小伙伴可以移步Qwen1.5微调-CSDN博客。前面也写过一篇智谱AI的视觉大模型（CogVLM/CogAgent环境搭建&推理测试-CSDN博客）。Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Langua
【通义千问系列】Qwen-Agent 从入门到精通【持续更新中……】
目录 前言一、快速开始1-1、介绍1-2、安装1-3、开发你自己的Agent 二、Qwen-Agent的使用和开发过程2-1、Agent2-1-1、Agent使用2-1-2、Agent开发 2-2、Tool2-2-1、工具使用2-2-2、工具开发 2-3、LLM2-3-1、LLM使用2-3-2、LLM开发 三、基于Qwen-Agent的案例分析3-1、3-2、 总结 前言
Qwen大模型实践之初体验
Qwen大模型实践之初体验 测试机器, 使用InternStudio提供的开发机，配置如下： 部分资源详细信息： # CPUIntel(R) Xeon(R) Platinum 8369B CPU @ 2.90GHz# GPU(base) root@intern-studio-50014188:~# studio-smi Running studio-smi by vgpu-smiWed M
Qwen大模型实践之量化
Qwen大模型实践之量化 接上篇内容。 1. AutoGPTQ量化 提供了基于AutoGPTQ的量化方案，并开源了Int4和Int8量化模型。量化模型的效果损失很小，但能显著降低显存占用并提升推理速度。 以下我们提供示例说明如何使用Int4量化模型。在开始使用前，请先保证满足要求（如torch 2.0及以上，transformers版本为4.32.0及以上，等等），并安装所需安装包： pip i
Qwen-Audio：推动通用音频理解的统一大规模音频-语言模型（开源）
随着人工智能技术的不断进步，音频语言模型（Audio-Language Models）在人机交互领域变得越来越重要。然而，由于缺乏能够处理多样化音频类型和任务的预训练模型，该领域的进展受到了限制。为了克服这一挑战，研究者们开发了Qwen-Audio模型，这是一个能够覆盖超过30种任务和各种音频类型的统一大规模音语预训练模型。 Qwen-Audio模型介绍 Qwen-Audio模型通过扩展Qwe
免费调用阿里云通义千问（qwen-1.8b-chat)大模型API
目录 前言通义千问开通注意 APi接口最后 前言 免费的GPT接口国内的使用一段实践就会失效，阿里云的qwen-1.8b-chat限时免费，可对接！目前本账号小助手也是对接了该模型 通义千问 通义千问，是基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。采用更先进的算法和更优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。 支持更多定制化需求。除了基本的
通义千问(Qwen)AI大模型-系列_2
一、通义千问系列模型 1、CodeQwen1.5-7B-Chat CodeQwen1.5是Qwen1.5的代码特定版本。它是一种基于变换器的纯解码器语言模型，在大量代码数据上进行预训练。 强大的代码生成能力和在一系列基准测试中具有竞争力的性能;支持长上下文理解和生成，上下文长度为64 K令牌;支持92种编码语言在文本到SQL、错误修复等方面表现出色
阿里通义千问Qwen-7B-Chat大模型简介
阿里通义千问Qwen-7B-Chat是由阿里云研发的一系列大语言模型中的一个，属于通义千问大模型系列。这个模型具有70亿参数规模，是基于Transformer架构构建的，专门为理解和生成人类语言而设计。Qwen-7B-Chat在超大规模的预训练数据集上进行训练，这些数据类型多样，覆盖广泛，包括大量的网络文本、专业书籍和代码等。 Qwen-7B-Chat模型的主要特点包括： 1. **大规模高质
【大语言模型+Lora微调】10条对话微调Qwen-7B-Chat并进行推理 (聊天助手)
代码：https://github.com/QwenLM/Qwen/tree/main 国内源安装说明：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary 通义千问：https://tongyi.aliyun.com/qianwen 一、环境搭建 下载源码 git clone https://github.com/QwenLM/Q
Qwen量化脚本run_gptq.py解析
Qwen量化脚本run_gptq.py解析 代码路径 https://github.com/QwenLM/Qwen/ run_gptq.py路径 https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/run_gptq.py 代码解析： import argparseimport jsonfrom typing import Dictimport loggin
Docker一键快速私有化部署(Ollama+Openwebui) +AI大模型（gemma，llama2，qwen）20240417更新
几行命令教你私有化部署自己的AI大模型，每个人都可以有自己的GTP 第一步：安装Docker(如果已经有了可以直接跳第二步) ####下载安装Dockerwget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O/etc/yum.repos.d/docker-ce.repo##更新yum软件包索引y
Qwen-WisdomVast (千问-智瀚)
介绍 Qwen-WisdomVast是以Qwen1.5-7B为底座，使用 DORA + LORA+ 的训练方法，在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型，数学能力相比Qwen1.5-7B-Chat提升了5.16%，在HumanEval数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat提升了12.8，在MBPP数据集上提升了11
你一定不能错过的多模态大模型！阿里千问开源Qwen-VL！具备图文解读等能力
1. Qwen-VL简介 1.1. 介绍 Qwen-VL的多语言视觉语言模型系列，基于Qwen-7B语言模型。该模型通过视觉编码器和位置感知的视觉语言适配器，赋予语言模型视觉理解能力。 Qwen-VL采用了三阶段的训练流程，并在多个视觉语言理解基准测试中取得了领先的成绩。该模型支持多语言、多图像输入，具备细粒度的视觉理解能力。 另外，通过指令调优，生成了交互式的Qwen-VL-