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Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述

通过Optimum Habana接口,在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程,并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数,利用语言模型示例代码,以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型
CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文
CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型,拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言,能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色,同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构,整合了RoPE、SwiGLU等技术,提供了强大的自然语言处理功能。
tiny-dummy-qwen2 - 基于Transformers的精简Qwen2模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
tiny-dummy-qwen2是基于Transformers库的轻量级Qwen2模型实现。该项目旨在提供高效性能和较小模型规模,为开发者提供快速使用Qwen2模型的方式。虽然目前细节信息有限,但该项目有望成为自然语言处理领域的实用工具,适用于多种NLP任务。
Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型 支持高分辨率图像和长视频理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型,支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色,具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,提高了多模态处理能力。此外,它还支持多语言理解,可应用于移动设备和机器人操作等领域。
Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成,覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异,具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构,提供卓越的自然语言处理性能。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-q4f16_1-MLC - 支持跨平台部署的轻量级对话系统
GithubHuggingfaceMLC-LLMQwen2.5REST服务开源项目模型模型量化聊天机器人
Qwen2.5-0.5B-Instruct-q4f16_1-MLC是Qwen2.5-0.5B-Instruct模型的MLC格式版本,专为MLC-LLM和WebLLM项目设计。这个轻量级指令对话模型支持命令行、REST服务器和Python API多种部署方式。通过q4f16_1量化技术,模型在保持性能的同时显著减小体积,适合资源受限环境。它可轻松集成到各类应用中,高效执行自然语言处理任务。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
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