Qwen2模型量化时关于bitsandbytes安装的问题问题描述：fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,GenerationConfig,BitsAndBytesConfigCUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pr

​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

一、前言  本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。  使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下

画面描述：这个视频中，一位穿着蓝色西装的女性站在室内，背景中可以看到一些装饰品和植物。她双手交叉放在身前，面带微笑，似乎在进行一场演讲或主持活动。她的服装整洁，显得非常专业和自信。一、简介阿里通义千问开源新一代视觉语言模型Qwen2-VL。其中，Qwen2-VL-72B在大部分指标上都

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

阿里重磅开源Qwen2-VL：超越人类的视觉理解能力，从医学影像到手写识别，这款开源多模态大模型究竟有多强？（附本地化部署教程）模型介绍最近呢，阿里巴巴开源了Qwen2-VL，在多模态大模型展现了在实际应用中的巨大潜力,尤其是在处理跨模态数据方面表现出众。以下是该模型的几大应用亮点:智

一、前言  本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。 是一种有效的自适应

怎么在Windows操作系统部署阿里开源版通义千问（Qwen2） | 原创作者/编辑：凯哥Java              | 分类：人工智能学习系列教程GitHub上qwen2截图随着人工智能技术的不断进步，阿里巴巴通义千问团队近期发布了Qwen2系列开源模型，这一系列模型在多个领

怎么在Windows操作系统部署阿里开源版通义千问（Qwen2） | 原创作者/编辑：凯哥Java              | 分类：人工智能学习系列教程GitHub上qwen2截图随着人工智能技术的不断进步，阿里巴巴通义千问团队近期发布了Qwen2系列开源模型，这一系列模型在多个领域展

最近，阿里云推出了最新的视觉语言模型——Qwen2-VL。作为一款先进的视觉语言模型，Qwen2-VL的发布无疑为AI领域注入了新的活力。那么，这款模型有哪些特别之处？它的实用性又如何呢？今天我们就来详细解析一下Qwen2-VL的特点与实际应用。一、Qwen2-VL的核心特点1.多分辨率与比例图

中国阿里巴巴集团的云计算部门阿里云周四宣布推出一款名为Qwen2-VL的新型人工智能模型，该模型具有高级视觉理解能力和多语言对话能力。该公司在Qwen-VL人工智能模型的基础上，历时一年研发出了新模型，并表示它可以实现对长度超过20分钟的高质量视频的理解。据阿里巴巴

炸裂！阿里巴巴的云计算部门刚刚发布了一款全新的AI模型——Qwen2-VL，而且一口气发布了20亿参数和70亿参数两个版本，还开放了最强720亿参数版本的API！小伙伴们可能要问了，这个Qwen2-VL到底有多厉害？01、Qwen2-VL有多厉害？·看得清，看得懂： Qwen2-VL在各种视觉理解任务上都取

前言dotnet8项目接入qwen大模型，这个主要用到了大模型管理工具叫做ollama有了它，接入大模型soeasy。使用ollama可以接入很多大模型，详见：https://ollama.com/library环境vs2022previewdotent8Windows10企业版1、下载ollamahttps://github.com/ollama/ollama安装完成

参考：https://github.com/huggingface/peft##文档https://huggingface.co/docs/peft/indexhttps://www.wehelpwin.com/article/4299https://www.ethanzhang.xyz/2024/07/09/%E3%80%90%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E3%80%91%E4%BD%BF%E7%94%A8huggingface%E5%9C

对于QWen2这样的模型，在微调的时候，语料的投喂格式满足ChatML这样的格式！！！OpenAI-ChatML下面是ChatML格式的介绍：https://github.com/openai/openai-python/blob/release-v0.28.1/chatml.md传统上，GPT模型使用非结构化文本。ChatGPT模型需要一种结构化格式，称为ChatMarkupL

今天尝试本地部署了Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4模型，这里记录一下操作的过程。参考：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.htmlhttps://docs.vllm.ai/en/stable/serving/openai_compatible_server.htmlhttps://techdiylife.github.io/blog/blog.html?

一、前言  本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调（命令和界面方式）QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。

原文链接：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2-math/友情链接Github：https://github.com/QwenLM/Qwen2-MathHuggingFace：https://huggingface.co/QwenModelScope：https://modelscope.cn/organization/qwenDiscord：https://discord.gg/yPEP2vHTu4

1. 背景许久未见，甚是想念~近期本qiang~换了工作，处于新业务适应期，因此文章有一段时间未更新，理解万岁！现在正在着手的工作是产业治理方面，主要负责其中一个功能模块，即按照产业治理标准体系，针对企业介绍及其专利数据进行多标签分类。本期的干货就是分享关于如何基于LLM实现数量多

通义千问大模型安装相关地址https://github.com/QwenLM/Qwen2-Audio/blob/main/README_CN.mdPSC:\Users\supermao>pipinstallmodelscopePSC:\Users\supermao>modelscopedownload--modelqwen/Qwen2-Audio-7B-InstructDownloading:100%|█████████████

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

前言在上一章【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)内容中主要了解一个大模型的训练过程，无论是第三方的大模型还是自研的大模型，都需要部署到服务端，提供对应API接口供上层应用使用。所以，本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架

https://www.sysgeek.cn/ollama-on-windows/浏览器输入:http://localhost:11434/显示Ollamaisrunning表示正常启动当前已安装千问(qwen2:latest)#安装qwen2:latestollamapullqwen2:latest#安装聊天机器人ollamapullwangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4#安

   开发者朋友们大家好： 这里是「RTE开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE（Real-TimeEngagement）领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但

最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！一、基础信息操作系统：Ubuntu22.04.3LTSGPU:A800(80GB)*8内存：1TB二、软件信息Python:3.10Pytorch：2.3.0Transformers：4.43.0vLLM：0.5.0cuda：