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Qwen2.5 1M
Qwen2.5 1M
该产品适用于需要处理长文本数据的开发者、研究人员和企业，尤其是在自然语言处理、文本分析、信息检索等领域。它能够帮助用户高效处理大规模文本数据，提升工作效率和模型性能。
AI模型开发与工具#长序列处理#开源模型#自然语言处理#高效推理#技术优化普通产品开源
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产品介绍
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简介
Qwen2.5-1M 是一款开源的人工智能语言模型，专为处理长序列任务而设计，支持最多100万Token的上下文长度。该模型通过创新的训练方法和技术优化，显著提升了长序列处理的性能和效率。它在长上下文任务中表现出色，同时保持了短文本任务的性能，是现有长上下文模型的优秀开源替代。该模型适用于需要处理大量文本数据的场景，如文档分析、信息检索等，能够为开发者提供强大的语言处理能力。
截图
产品特色
支持最多100万Token的上下文长度，适合长序列处理任务
开源模型，提供7B和14B两种版本，方便开发者使用
推理框架基于vLLM，集成稀疏注意力方法，推理速度提升3-7倍
技术报告分享训练和推理框架设计思路及消融实验结果
在线演示可在Huggingface和Modelscope体验模型性能
使用教程
1. 满足系统要求：使用支持优化内核的Ampere或Hopper架构GPU，CUDA版本为12.1或12.3，Python版本>=3.9且<=3.12
2. 克隆vLLM仓库并安装依赖项，从自定义分支克隆并手动安装
3. 启动OpenAI兼容的API服务，根据硬件配置设置参数，如GPU数量、最大输入序列长度等
4. 与模型交互：使用Curl或Python代码向API发送请求，获取模型的响应结果
流量来源
直接访问38.66%外链引荐43.06%邮件0.07%
自然搜索14.53%社交媒体3.45%展示广告0.24%
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