类似饿了么的网站怎么做,建设一个网站要学什么,wordpress漂浮按钮,小型企业网站有哪些Qwen 是阿里巴巴集团 Qwen 团队的大型语言模型和大型多模态模型系列#xff0c;现在大型语言模型已经升级到 Qwen1.5 版本。
GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台 无论是语言模型还是多模态模型#xff0c;都在大规模的多语言和多模…Qwen 是阿里巴巴集团 Qwen 团队的大型语言模型和大型多模态模型系列现在大型语言模型已经升级到 Qwen1.5 版本。
GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台 无论是语言模型还是多模态模型都在大规模的多语言和多模态数据上进行了预训练并在优质数据上进行了后训练以符合人类偏好。Qwen 具备自然语言理解、文本生成、视觉理解、音频理解、工具使用、角色扮演、扮演 AI 代理等功能。#autodl#恒源云#矩池云#算力云#恒源云 实例迁移#autodl 官网#autodi#GpuMall#GPU云#AutoDL#AotuDL 算力云#GpuMall智算云#AI#大数据#算力租赁#大模型#深度学习#人工智能#算力变现
GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台https://gpumall.com/image-details?shareImageIdSIMGEzvrcMTMjNjVcomment 最新版本 Qwen1.5 具有以下特点
拥有 6 种模型尺寸包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B每种尺寸都有基础模型和聊天模型聊天模型符合人类偏好基础模型和聊天模型均支持多语言稳定支持所有尺寸模型的 32K 上下文长度支持工具使用、RAG、角色扮演和扮演 AI 代理。
1. 选择 Qwen1.5-7B-Chat 镜像创建实例
选择高可用云 2. 通过 JupyterLab 登陆实例 打开终端 3. 实例数据盘扩容
点击更多-扩容数据盘 Qwen1.5-7B-Chat模型大小为29G建议扩容至40G来存储模型 4. 拷贝模型到实例数据盘
实例数据盘扩容后通过如下命令将Qwen1.5-7B-Chat模型拷贝至数据盘
time cp -rf /gm-models/Qwen1.5/Qwen1.5-7B-Chat /gm-data/1 5. 通过 vLLM 部署模型
通过如下指令来部署模型
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --host 0.0.0.0 --port 8000 --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 8192 --model /gm-data/Qwen1.5-7B-Chat --tensor-parallel-size 11
参数说明 --host 0.0.0.0 #vLLM监听的IP地址--port 8000 #vLLM监听的端口--gpu-memory-utilization 0.9 #占用GPU显存比例值为 0-1之间值越高占用显存越多--max-model-len 29856 #上下文长度--model /gm-data/Qwen1.5-7B-Chat #模型文件位置--tensor-parallel-size 1 #指定1张卡运行如果有2张卡则写为2以此类推6. curl命令调用 vLLM 接口
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H Content-Type: application/json \
-d {model: /gm-data/Qwen1.5-7B-Chat, messages: [{role: system, content: 你是一个乐于助人的助手}, {role: user, content: 告诉我一些关于大模型的事情}]}7. 使用Python调用 vLLM 接口
需先安装openai库
pip install openai1
from openai import OpenAI
# Set OpenAIs API key and API base to use vLLMs API server.
openai_api_key EMPTY
openai_api_base http://localhost:8000/v1client OpenAI(api_keyopenai_api_key,base_urlopenai_api_base,
)chat_response client.chat.completions.create(model/gm-data/Qwen1.5-7B-Chat,messages[{role: system, content: 你是一个乐于助人的助手},{role: user, content: 告诉我一些关于大模型的事情},]
)
print(Chat response:, chat_response)
