Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8项目介绍

项目背景

Qwen2.5是Qwen系列大型语言模型的最新版本。相比之前的Qwen2版本，Qwen2.5在多方面进行了显著的提升，包括知识能力、编码和数学能力。这得益于专门针对这些领域优化的专家模型。此外，Qwen2.5在指令执行能力、生成长文本、理解和生成结构化数据（如JSON格式）等方面都有了长足进步，能够更好地应对多样化的系统提示，提高了角色扮演和对话机器人的情境设定能力。

特点与功能

多语言支持：支持超过29种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
长上下文支持：支持最长128K个标记的上下文，并能够生成最多8K个标记。
量化模型：本项目包含经过GPTQ量化的8位指令调优72B Qwen2.5模型。模型类型为生成语言模型，包括预训练和后训练阶段。
模型架构：基于transformers架构，采用RoPE、SwiGLU、RMSNorm及Attention QKV偏置。模型参数总数为72.7亿，不包含嵌入层参数的为70亿，包含80个层，64个Q注意力头和8个KV注意力头。
上下文长度：支持全上下文长度131,072个标记，在生成内容时能达到8192个标记。

使用指南

在环境需求方面，建议使用最新版本的Hugging Face transformers库，以避免一些版本较低时可能遇到的问题（如transformers<4.37.0会出现KeyError: 'qwen2'）。

快速开始

以下是一个简单的示例代码，可以用来加载tokenizer和模型，以及生成内容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

处理长文本

对于上下文长度超过32,768个标记的大量输入，可以采用YaRN技术来提升模型的长文本处理性能。为此，可以在config.json中设置如下内容来启用YaRN：

{
  ...,
  "rope_scaling": {
    "factor": 4.0,
    "original_max_position_embeddings": 32768,
    "type": "yarn"
  }
}

建议使用vLLM进行部署，具体使用方法可以参考相应的文档。

评估与性能

量化模型的详细评估结果可以在官方博客和相关文档中查看。此外，关于GPU内存需求及相应吞吐量的评测结果也可以在此查阅。

引用信息

如果Qwen2.5项目对您的工作有帮助，请提供适当引用：

@misc{qwen2.5,
    title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
    url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
    author = {Qwen Team},
    month = {September},
    year = {2024}
}