大模型专栏介绍

背景本项目利用阿里云平台的英特尔G8i以及通义千问-7B大模型，更加高效，更加便捷，拥有更高的效率。通义千问-7B（Qwen-7B）是基于Trabsformer的大语言模型，在其基础上使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。阿里云第八代实例G8i采用Intel®Xeon®EmeraldRapids以及Intel

​引子2024年8月30号，阿里推出Qwen2-VL，开源了2B/7B模型，处理任意分辨率图像无需分割成块。之前写了一篇Qwen-VL的博客，感兴趣的童鞋请移步（Qwen-VL环境搭建&推理测试-CSDN博客），这么小的模型，显然我的机器是跑的起来的，OK，那就让我们开始吧。一、模型介绍Qwen2-VL的一项关键架构改进是

1.Qwen整体介绍    对于一个完全没接触过大模型的小白来说，猛一听这个名字首先会一懵：Qwen是啥。这里首先解答一下这个问题。下面是官网给出介绍：Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队研发的大语言模型和大型多模态模型系列。其实随着大模型领域的发展，这类产品已经有很多了例如：由

服务器本工具使用阿里云八代实例（g8i）+xFasterTransformer+Qwen-7B-Chat模型搭建而成通义千问-7B（Qwen-7B-Chat）本工具基于通义千问-7B进行开发，通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上

图片描述：这张图片展示了一辆蓝色的电动公交车停在街道上。公交车上有一个标志，写着“ceroemisiones”，意思是“零排放”。公交车的侧面还有一句标语，写着“Unminibús100%eléctricosiesplan”，意思是“如果计划的话，这是一辆100%电动的迷你巴士”。公交车的前方有一个标志，写

环境搭建与库安装首先，我们需要创建一个Python3.10环境。你可以使用conda来创建一个新的虚拟环境，并激活它：condacreate-npy310python==3.10condaactivatepy310接着，安装所需的库agentscope，由于它可能处于预发布阶段，因此我们需要指定--pre标志：pipinstallagentscope--pre获取

        之前用本地机器微调qwen大模型，结果由于显存不够或者其他配置问题，总是无法正常训练，莫名其妙报错。只能去尝试一些参数很小的模型，qwen2:0.5b、gemma:2b之类的，实在不够看。    今天尝试使用了算力平台AutoDL算力云租赁计算资源来跑微调以及量化，尝试了qwe

基于Mindformers+mindspore框架在昇腾910上进行qwen-7b-chat的8卡lora微调主要参考文档：https://gitee.com/mindspore/mindformers/tree/r1.0/research/qwenSTEP1:环境准备我使用mindformers官方提供的docker镜像进行微调，下载指令：dockerpullswr.cn-central-221.ovaijisuan.

Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,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系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(

#流式输出fromdjango.httpimportStreamingHttpResponsefromdashscopeimportGenerationfromrest_framework.decoratorsimportaction#定义一个生成服务器发送事件（SSE）的函数defgenerate_sse(responses):#遍历每个响应forresponseinresponses:

AvaloniaChat介绍AvaloniaChat是一个基于大语言模型用于翻译的简单应用。在看英文文献的过程中，比较喜欢对照着翻译看，因此希望一边是英文一边是中文，虽然某些软件已经自带了翻译功能，但还是喜欢大语言模型的翻译，但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt，还无法对照

AnIntroductoryGuidetoFine-TuningLLMshttps://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-large-language-modelsFine-tuningLargeLanguageModels(LLMs)hasrevolutionizedNaturalLanguageProcessing(NLP),offeringunprecedentedcapabilitiesintaskslike

FlaskFlask说明“Flask”是一个在Python编程语言中广泛使用的轻量级Web应用框架。重要亮点Flask的特点：Flask具有简洁、灵活和易于扩展的特点，它为开发者提供了一个简单而强大的基础，以便构建各种类型的Web应用程序。微框架的优势：作为一个微框架，Flask只提供了核心功能

语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTShttps://www.woshipm.com/ai/2620327.html01 语音交互的组成我们以一个智能音箱的例子来开始今天的讨论：假设我们对智能音箱天猫精灵说“放一首周杰伦的《晴天》”。天猫精灵就会说“好的，马上为你播放周杰伦的《晴天》”，并且开始播放音乐。

本地测试https://www.bingal.com/posts/Qwen-7b-usage/通义千问-7B（Qwen-7b）是什么通义千问（Qwen-7B）是阿里云最新发布的一系列超大规模语言模型，这个牛气十足的大模型令人惊叹。基于Transformer架构，Qwen-7B系列汇聚了70亿参数。废话不多说，让我们一起来看看Qwen-7B的强大之处吧！安

用CPU也能部署私有化大模型？对，没错，只要你的电脑有个8G内存，你就可以轻松部署Llama、Gemma、Qwen等多种开源大模型。非技术人员，安装Docker、Docker-compose很费劲？不用，这些都不需要安装，就一个要求：有手就行～今天主要为大家分享保姆级教程：如何利用普通个人电脑，本地私有

目录LAVIS库一、lavis库介绍二、体验示例ImageCaptioningVisualquestionanswering(VQA)UnifiedFeatureExtractionInterface加载数据集在任务数据集上评估预训练模型微调BLIP在COCO-Captioning数据集深度剖析模型配置数据集配置三、lavis自定义模块3.1自定义数据集Datase

openai是一家伟大的公司（虽然是closedai），当他们提出agent的概念后，就很神奇。之前通过langchain的langgraph进行写demo，就很好奇，他是怎么基于我的话自动去识别这句话是大模型的闲聊，那句话是大模型去调用tool1.现象1.和大模型打招呼，大模型知道回答，这没啥稀奇2.可是当问它某个地方的

使用lmdeploy部署internlm/internlm2_5-7b-chat0.引言1.lmdeploy性能2.lmdeploy支持的模型3.快速开始0.引言LMDeploy由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了LLM任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。这个强大的工具箱提供以下核心功能：高效的

在SemanticKernel的入门例子中：//ImportpackagesusingMicrosoft.SemanticKernel;usingMicrosoft.SemanticKernel.ChatCompletion;usingMicrosoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;//CreateakernelwithAzureOpenAIchatcompletionvarbuilder=Kernel.CreateB

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。请注意：由于Qwen-72B这一模型目前并未公开存在，所以以下内容仅为假设性描述，实际上你需要替换为

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引言Qwen2模型家族最近引起了广泛关注，作为继Qwen1.5的升级版，这些模型在多语言支持、推理能力和长上下文处理等方面表现出色。本文将深入探讨Qwen2模型的特点、应用场景以及具体的代码示例，帮助读者更好地理解和使用这些模型。Qwen2模型概述Qwen2模型家族涵盖

ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.解决方案：全面解析问题概述当您使用Qwen模型或Qwen技术相关库时，遇到ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.错误时，这意味着