文章目录一、关于Qwen-Agent更新准备：模型服务免责声明二、安装三、快速开发步骤1：添加自定义工具步骤2：配置LLM步骤3：创建智能体步骤4：运行智能体四、FAQ1、支持函数调用（也称为工具调用）吗？2、如何让AI基于超长文档进行问答？五、应用：BrowserQwenBrowserQwen功能演示

SAIL-VL是字节跳动抖音内容团队开发的最先进的视觉语言模型（VLM）。SAIL-VL的目标是开发一种高性能的视觉语言模型，便于在移动设备上部署，并确保广大用户的可访问性和可负担性。通过仔细调整数据和训练配方，SAIL-VL证明了即使是小型视觉语言模型也能从数据扩展中显著受益。我们

1.项目概述1.1核心技术栈前端框架：React编辑器引擎：MonacoEditor桌面框架：ElectronAI模型：Ollama（本地部署）Qwen（通义千问）1.2主要特性本地化AI编程助手多语言代码编辑实时代码补全智能文档生成2.AI模型集成2.1模型对比特性OllamaQwen部署方式纯本地本地/云端

本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor:CSDNofManVictor官方文档:WelcometovLLM!—vLLM项目地址:vllm-project/vllm:Ahigh-throughputandmemory-efficientinferenceandservingengineforLLMs写在前面:笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，

引言在人工智能快速发展的今天，代码生成大模型作为重要的开发工具，正在深刻改变着软件开发的方式。阿里云通义千问团队最新发布的Qwen2.5-Coder系列模型，不仅标志着开源代码大模型的重大突破，更展现了中国AI技术在全球舞台上的实力。之前正好研究了一下通义千问的代码模式，单网

方案概览本方案介绍了在ModelArts的LiteDevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

前言：大型语言模型（LLMs）的发展历程可以说是非常长，从早期的GPT模型一路走到了今天这些复杂的、公开权重的大型语言模型。最初，LLM的训练过程只关注预训练，但后来逐步扩展到了包括预训练和后训练在内的完整流程。后训练通常涵盖监督指导微调和对齐过程，而这些在ChatGPT的推广下变得广为

本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor:CSDNofManVictor项目地址:QwenLM/Qwen2.5:Qwen2.5isthelargelanguagemodelseriesdevelopedbyQwenteam,AlibabaCloud.官网地址:你好，Qwen2|Qwen&Qwen2.5:基础模型大派对！|Qwen写在前面:笔者更新不

非金融机构提供的第三方支付服务有3种，分别是：（一）网络支付：（二）银行卡收单：（三）预付卡的发行与受理：一、网络支付网络支付是通过网络，在线把付款人的钱转给收款人。根据PC和手机，不同的网络终端，又分为“互联网（PC）支付、移动支付”。1、互联网支付：指客户通过PC设备，依托互联网发起支付

转播车作为一种具有机动灵活、活动范围大等特点的车载小型“电视台”。它可以远离电视台进行现场录像、现场编辑、直播推流工作，并能即时向电视台播控中心传送所录制的节目，进行现场转播。内通系统作为节目制作现场导播、摄像、主持人等岗位之间沟通工具，集成时必不可少，当下转播

一、安装#安装nginx，要支持http2需要nginx在1.9.5以上、openssl在1.0.2及以上#如果openssl版本在1.0.2以下，需要安装源码包openssl、并在nginx的configure中写--with-openssl选项#下载openssl：https://www.openssl.org/source/-----------------------#查看系统的openssl

国庆佳节期间，我总结了一下我的qwen微调过程，前段时间还有一个手搓gpt的微调过程，等待下周我更新一下1、qwen大语言模型的简介        Qwen是阿里巴巴集团的Qwen团队研发的一个大语言模型系列，包含了语言模型和多模态模型。最新版本的Qwen2是Qwen1.5的重大升级，不管是语言

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

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