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Qwen-Agent

基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理

Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能,包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发,提供原子级和高级组件,能处理超长文档问答,并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手,实现复杂的人工智能应用。

Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型,支持多语言、长文本理解与结构化输出
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,参数量为3B。该模型支持29种语言,具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文,生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构,整合了RoPE和SwiGLU等技术,并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力,适用于多样化的系统提示词场景。
agentcloud - 私有LLM聊天应用的开源构建与部署平台
AgentCloudGithubLLM聊天应用Python应用开源平台开源项目数据交互
AgentCloud是一个开源平台,帮助公司构建和部署私有LLM聊天应用,确保团队可以安全地与数据互动。平台包括Python开发的Agent Backend、Next.js构建的Webapp和Rust实现的Vector Proxy,支持集成Qdrant向量数据库和Google Cloud服务。平台提供详细教程和文档,方便用户快速上手。AgentCloud有一个活跃的社区和公开路线图,欢迎用户贡献和反馈。
Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练
Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型,基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表,在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术,Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力,同时支持长文本输入和高效推理。
Agently - 快速构建和集成AI代理的AI开发框架
AI开发框架AgentlyGithubSQL生成器应用模块开源项目插件开发
Agently 3.0是一款创新的AI开发框架,用于快速构建和集成AI代理。新版提供模型切换、详尽教程和Workflow等功能,便于开发者使用。适用于多种编程场景,包括数据汇总和教育辅导等。增长的插件支持多种个性化定制选项。欲了解更多,请访问官网。
AgentForge - 低代码平台,便捷创建与测试AI智能代理
AI代理AgentForgeGithub多模型支持开源项目数据库无关性认知架构
AgentForge是一个低代码框架,简化了AI自主代理和认知架构的快速开发、测试和迭代过程。支持OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude以及本地模型如Ollama和LMStudio,灵活运行不同模型。适合新手与资深开发者,提供用户友好的界面和数据库无关的可扩展框架,助力构建复杂的AI系统,是AI项目的理想选择。
MobileAgent - 移动设备多模态操作助手
CCL 2024GithubICLR 2024Mobile-Agent多代理协作开源项目移动设备操作助手
移动设备操作助手家族,包括Mobile-Agent-v3和Mobile-Agent-v2,支持多模态操作和高效导航。该项目通过多代理协作实现快速推理和低内存消耗,适用于各类应用场景。Mobile-Agent在CCL 2024上荣获最佳演示奖,并提供在Hugging Face和ModelScope上的在线体验,无需额外配置即可使用,满足智能操作需求。
Qwen2-Audio-7B-Instruct - 大规模音频语言模型实现语音聊天和音频分析
GithubHuggingfaceQwen2-Audio人工智能大型音频语言模型开源项目模型语音聊天音频分析
Qwen2-Audio-7B-Instruct是一个开源的大规模音频语言模型,具备语音聊天和音频分析能力。该模型可处理多种音频输入,执行音频分析或回应语音指令。它支持批量推理,并提供Python代码示例,方便开发者集成语音交互和音频分析功能。这个模型为音频理解和处理任务提供了实用的解决方案。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度
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。
Qwen1.5-MoE-A2.7B - 提高模型生成速度与资源效率的Transformer架构MoE语言模型
GithubHuggingfaceMixture of ExpertsQwen1.5-MoE-A2.7Btransformers开源项目文字生成模型语言模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型,通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍,训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术,以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。
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