配置环境pipinstalltransformers记得更新一下：typing_extensionspipinstall--upgradetyping_extensions安装modelscopemodelscope/modelscope:ModelScope:bringthenotionofModel-as-a-Servicetolife.下载这个仓库的代码上传到服务器解压推理新建QWen2_5.

随着通义千问开源版的发布，越来越多的用户希望能在本地部署这款优秀的中文大模型。然而，传统的部署方式往往需要复杂的环境配置，让很多非技术背景的用户望而却步。今天，我要向大家介绍一个革命性的方案：将通义千问转换为Llamafile格式，实现真正的一键运行！有关llamafile的特点，我

Qwen2.5-Coder是通义千问最新的代码语言模型，基于Qwen2.5的架构继续pretrain了5.5T的token。通过细致的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合，Qwen2.5-Coder在展示令人印象深刻的代码生成能力的同时，还保留了通用的多功能性。本文根据官方的技术报告（Qwen2.5-Coder

前面我们已经通过三篇文章，详细介绍了Qwen2.5大语言模型在Transformers框架中的技术细节，包括包和对象加载、模型初始化和分词器技术细节：深入解析Transformers框架（一）：包和对象加载中的设计巧思与实用技巧深入解析Transformers框架（二）：AutoModel初始化及Qwen2.5模型加载全

目前在国产AI芯片，例如昇腾NPU上运行大模型是一项广泛且迫切的需求，然而当前的生态还远未成熟。从底层芯片的算力性能、计算架构的算子优化，到上层推理框架对各种模型的支持及推理加速，仍有很多需要完善的地方。今天带来一篇在昇腾910B上运行Qwen2.5执行推理的操作实践。配

前面2篇文章，我们通过查看Transformers包代码，学习了Transformer包模块API设计、模型初始化和加载流程：第1篇：transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(一)transformers包和对象加载第2篇：transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(二)AutoModel初始化

接上文：transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(一)transformers包和对象加载老牛同学和大家通过Transformers框架的一行最常见代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM，走读了transformers包初始化代码的整个流程。从中体会到了dummy对象、LazyModule延迟

一、前言   离线推理能够在模型训练完成后，特别是在处理大规模数据时，利用预先准备好的输入数据进行批量推理，从而显著提高计算效率和响应速度。通过离线推理，可以在不依赖实时计算的情况下，快速生成预测结果，从而优化决策流程和提升用户体验。此外，离线推理还可以降低云计算成本

ollama部署qwen2.5:3b0.3.11版本agents使用https://qwen.readthedocs.io/en/latest/framework/function_call.htmlfromopenaiimportOpenAIimportjsondefsend_messages(messages):response=client.chat.completions.create(model="qwen2.5:3b

参看：https://github.com/openvinotoolkit/openvino.genai/releases/tag/2024.4.0.0https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypi/blob/main/OpenVINO-0911/AIPC%E4%BB%A3%E7%A0%81/%E3%80%90B1%E3%80%91%E4%B8%89%E8%A1%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%BC%80%E5%90%AF%E5%A4%

阿里云发布Qwen2.5 系列模型，最新发布的Qwen2.5系列中包括普通的大语言模型(LLM)以及针对编程和数学的专用模型：Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math。包括：Qwen2.5:0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72BQwen2.5-Coder:1.5B、7B和32B（即将发布）Qwen2.5-Math:1.5B、7B和72

1.概述论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.12186源码地址：https://github.com/qwenlm/qwen2.5-coderQwen2.5-Coder是其前身CodeQwen1.5的重大演进，专门设计用于执行代码生成和代码修改等编程相关任务。该系列包括两个型号，参数分别为15亿（15亿）和70亿（70亿）。2.算法

基于qwen2.5手把手实战自定义数据集微调（llama-factory）准备工作1.数据集准备（例:民法典.txt）2.服务器准备（阿里云DSW白嫖）3.环境配置pip升级模型下载微调助手4.数据集处理脚本文件4.1文本分割(bert-base-chinese)4.2数据集生成4.3.1数据集转换（只有一个数据集）alpaca格式

在上篇文章中，我们使用Qwen2.5-Coder编写了一个自动编程的多智能体系统（基于Qwen2.5-Coder模型和CrewAI多智能体框架，实现智能编程系统的实战教程），着实感受到了Qwen2.5-Coder和CrewAI强强联合所发挥出来的强大威力。我们知道最新发布的Qwen2.5全家桶共有3个模型，除常规的大语言

9月19日，通义千问宣布新一代模型Qwen2.5系列开源。无问芯穹Infini-AI异构云平台GenStudio目前已上架Qwen2.5-7B/14B/32B/72B，您可轻松调用模型API。快来GenStudio，加入这场Qwen2.5基础模型大派对！GenStudio模型体验地址：cloud.infini-ai.com/genstudio/model此次Qwen2.5开源

9月19日，阿里开源了Qwen2.5系列大模型全家桶：除常规的语言模型Qwen2.5之外，还发布了专门针对编程的Qwen2.5-Coder模型和数学的Qwen2.5-Math模型，并且针对每个模型都提供了不同规模参数版本，包括：Qwen2.5语音模型:0.5B,1.5B,3B,7B,14B,32B和72BQwen2.5-Coder编程模

今天凌晨，阿里巴巴官宣了史上最大规模的开源发布，推出了基础模型Qwen2.5、专用于编码Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这三大类模型一共有10多个版本，包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B，适用于个人、企业以及移动端、PC等不同人群不同业务场景的模型。如果不想进行繁琐

迎接AI新时代：Qwen2.5发布，超越LLaMA3！如何通过一键API调用不同模型？人工智能领域迎来了新的突破，阿里巴巴近期发布了全新的Qwen2.5模型系列，凭借其72B参数的核心模型，不仅在参数量上显著优化，还成功超越了LLaMA3（405B），在多个自然语言处理和代码生成任务中取得了卓越的表现。Qwen