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

✨点击这里✨：

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

Aiqwen大模型本地部署官网地址ollama官网：https://ollama.comGithub：https://github.com/ollama/ollama环境配置Windows操作系统一台【小新2019】 windows下载安装工具https://ollama.com/download下载对应操作系统的安装包，下载需要开启魔法，不需要注册登录就能下载，

作者：张添翼（澄潭）计算机相关英文教材的中译本质量堪忧，对于计算机专业的学生来说，应该深有体会。因为大部分教材的译者本人可能未必完全吃透书中技术内容，又或者是领域技术大拿，但并不擅长英文翻译。本文将介绍基于AI大语言模型进行英文技术内容翻译，并基于又免费又好用的翻译软件进

LLM大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使

LLM大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践1.多模态大模型推理LLM的推理流程：多模态的LLM的原理：代码演示：使用ModelScopeNoteBook完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理环境配置与安装以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例PAI-DSW

参数数据类型默认值说明model（必选）string无指定用于对话的通义千问模型名，目前可选择qwen-turbo、qwen-plus、qwen-max、qwen-max-0403、qwen-max-0107、qwen-max-1201和qwen-max-longcontext。说明messagesarray无messages：用户与模型的对话历史。array

Reference模型广场:https://bailian.console.aliyun.com/model-market#/model-market模型简介:https://help.aliyun.com/document_detail/2713153.html通义千问SFT数据准备：https://help.aliyun.com/document_detail/2712560.html作为LLM大语言模型，基本功能就是你

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https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/138118608?spm=1001.2014.3001.5501。前面也写过一篇智谱AI的视觉

vllm版本4.0.0镜像vllmgithub官方镜像gpuv10032ga80080gopenaiapi方式出现的问题通过chat-template聊天模板解决1推理部署qwen系列模型测试我是谁问题：回答内容含有分词符，回答有杂论冗余内容模型文件没有默认聊天模板vllm官方也没有聊天模板找不到不过

​引子由于工作上需要，一直在用Qwen做大模型推理，有个再训练的需求，特此琢磨下Qwen的训练。OK，我们开始吧。一、安装环境查看显卡驱动版本根据官网推荐OK，docker在手，天下我有。dockerpullqwenllm/qwen:cu117dockerrun-it--rm--gpus=all-v/mnt/code/LLM_Service/:/work

一简介Ollama官网：https://github.com/ollama/ollamaOllama是一个开源的人工智能（AI）和机器学习（ML）工具平台，特别设计用于简化大型语言模型（LLM）的部署和使用流程。用户可以通过Ollama在本地环境中便捷地运行各种大型语言模型，比如Llama2和其他开源模型。该工具的主要优势和特

阿里巴巴最近开源了一个320亿参数的大语言模型Qwen1.5-32B，网上都说很强很强，那么它到底强在哪里呢？更高的性价比Qwen1.5-32B中的B是billion的意思，也就是10亿，32B就代表320亿参数量。阿里之前还开源过一个大模型Qwen-1.5-72B，72B就代表720亿参数量。相比之前开源的Qwen-1.5-72B，Qwe

千问开源的版本挺多，版本有1和1.5，参数有1.8～72B，模态有语言、语音、视觉。72B就有Qwen-72b-chat（聊天）和Qwen-72b（基础/预训练）两个版本，以下为简单的Qwen-72b-chat的坑：1、下载模型（魔塔社区），权重文件140+G2、新建虚拟环境，基础要求：python>3.8、pytorch>1.12、cuda>11.4；依赖："transforme

 【gemma:2b】totalduration:1m5.2381509sloadduration:530.9µspromptevalduration:110.304mspromptevalrate:0.00tokens/sevalcount:604token(s)evalduration:1m5.126287sevalrate:9.27tokens/s 【gemma:7b】t

   问题场景，对模型做微调任务，下载模型文件时，报如标题所示的错误，   错误发生原因，下载时在远程模型目录里面寻找以上文件不可得，就会报错，具体原因是modelscope的模型文件目录里面没有以上文件，但实际上https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen1.5-4B-Chat/files这个目录

背景TensorRT-LLM是Nvidia官方推出的大模型推理加速框架，目前只对部分显卡型号有做定制加速。最近新出的ChatwithRTX也是基于TensorRT-LLM进行的本地推理。TensorRT-LLM支持PagedAttention、FlashAttention、SafeTensor等手动，某些社区号称吞吐能力测试结果超过vLLM。准备显

准备服务器阿里云云服务器实例规格：轻量级GPU实例ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge（4vCPU23GiB）磁盘空间：50G操作系统：Ubuntu22.04安装dockeraptinstalldocker.io安装NVIDIAGRID驱动acs-plugin-manager--exec--plugingrid_driver_install安装NVIDIAContainerToo

在上一篇文章当中，我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建，现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面，达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果：1.知识库启动：见上一篇文章2.api接口部署：在/Langchain-Chatchat/configs的serve_config文件中可以

1.基础介绍Langchain-Chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。大致过程包括加载文件->读取文本->文本分割->文本向量化->问句向量化->在文本向量中匹配出

引言阿里云的千问模型再次升级，展现了强大的实力！开源了通义千问720亿参数模型Qwen-72B、18亿参数模型Qwen-1.8B及音频大模型Qwen-Audio。这一次，仅凭700亿参数和2GB显存，千问模型就大放异彩。感觉就像是阿里云在闭源市场与讯飞、百度竞争不过，决定效仿Meta，转向开源战略。这对于百度文

#由于我只能访问hugginface网站，但是不能下载里面的数据，所以编写下面的代码，获取从huggingface下载数据的链接。在从其它路径下载数据。#获取huggingface某个模型所有要下载数据的命令行。#可以把结果复制到autodl里，进行执行。速度可以达到13M/s#然后在autodl里进行训练推理

文章目录一、部署11.1打开通义千问-7B-预训练-模型库-选择资源1.2使用Netbook2.1运行2.2复制脚本2.2.1问题1：ImportError:Thismodelingfilerequiresthefollowingpackagesthatwerenotfoundinyourenvironment:transformers_stream_generator.Run`pipinstall