

Qwen2.5 1M
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。
需求人群 :
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。
使用场景
在长上下文任务中,如大海捞针任务,模型能从100万Token文档中准确检索隐藏信息
在RULER、LV-Eval和LongbenchChat等复杂长上下文理解任务中表现优异
与GPT-4o-mini相比,在多个数据集上稳定超越,且上下文长度是其八倍
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
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