Qwen（阿里巴巴雲）教程：簡介和微調

民主化高級AI：深入研究阿里巴巴雲的QWEN模型

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各種各樣的現成AI模型。
預先訓練的模型易於適應特定需求。
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簡化的工具將無縫AI集成到各種項目中。 >
• QWEN大大降低了利用高級AI功能的資源和專業知識要求。

本指南涵蓋：

關鍵QWEN功能，包括多語言支持和多模式處理。 >

>訪問和安裝QWEN型號。

1. QWEN在文本生成和問題回答中的實際應用。 > 使用自定義數據集的專用任務進行微調QWEN型號。 >
理解QWEN
3. QWEN（Tongyi Qianwen的縮寫）是一組功能強大的AI模型，該模型在廣泛的多語言和多模式數據集中訓練。 Qwen由阿里巴巴雲開發，推動了AI的界限，增強了其在自然語言處理，計算機視覺和音頻理解的智能和實用性。
5. 這些模型在各種任務中都表現出色，包括：
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>文本生成和理解

>問題回答

圖像字幕和分析

>視覺問題回答

音頻處理

• >工具利用率和任務計劃
• QWEN模型對不同的數據源進行了嚴格的培訓，並通過對高質量數據進行培訓進行進一步的細化。
• QWEN模型家族
QWEN家族包括針對各種需求和應用的各種專業模型。 >>>>
這個家庭強調多功能性和易於自定義，可以對特定的應用程序或行業進行微調。 這種適應性與強大的功能相結合，使QWEN成為眾多領域的寶貴資源。
• 鍵qwen功能
Qwen的模型家族為各種AI應用程序提供了一個強大而多功能的工具包。 它的出色功能包括：

多語言熟練度

Qwen表現出卓越的多語言理解和產生，在英語和中文方面表現出色，並支持許多其他語言。 最近的QWEN2模型擴大了這種語言範圍，涵蓋了27種其他語言，涵蓋了全球的地區。 這種廣泛的語言支持有助於全球應用程序的跨文化交流，高質量的翻譯，代碼轉換和本地化內容生成。

>文本生成功能

QWEN模型在各種文本生成任務中都高度熟練，包括：>

文章寫作：創建連貫的，上下文相關的長格式內容。

摘要：將冗長的文本凝結成簡潔的摘要。
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詩歌構成：生成具有關注節奏和風格的經文。
• 代碼生成：用多種編程語言編寫功能代碼。
模型能夠跨廣泛序列（最多32,768個令牌）維護上下文的能力，使長長的，連貫的文本輸出產生。
• >問題回答能力

Qwen在事實和開放式問題回答中都擅長：

信息檢索：快速從大型知識庫中提取相關事實。 >

分析推理：對複雜的開放式查詢提供有見地的回應。

>特定於任務的答案：從一般知識到專業領域的各個領域的裁縫響應。

> QWEN-VL
• 的圖像理解
> QWEN-VL模型將QWEN的功能擴展到涉及圖像的多模式任務，啟用：

>圖像字幕：為視覺內容生成描述性文本。

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視覺問題回答：響應有關圖像內容的查詢。

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文檔理解：從包含文本和圖形的圖像中提取信息。

• 多圖像處理：處理涉及多個圖像的對話。
高分辨率圖像支持：處理高達448x448像素的圖像（使用qwen-vl-plus和qwen-vl-max甚至更高）。
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• >開源可訪問性
• > Qwen的開源性質是一個重要的優勢，提供：>
• >可訪問性：免費訪問和使用模型。

透明度：審查和改進的開放架構和培訓過程。

自定義：針對特定應用程序或域的用戶驅動微調。 >

>社區驅動的發展：促進AI技術的協作和快速進步。

道德考慮：實現更廣泛的討論和負責任的AI實施。

• 這種開源方法促進了第三方項目和工具的廣泛支持。

• >訪問和安裝QWEN

  探索了Qwen的關鍵功能，讓我們深入研究其實際用法。 >

  >訪問QWEN型號
  QWEN模型可在各種平台上找到，可確保各種用例的廣泛可訪問性。

  >安裝和入門（在擁抱臉上使用qwen-7b）

  >本節通過擁抱臉指導您使用QWEN-7B語言模型。

  >先決條件：

  python 3.7或更高版本
  pip（Python軟件包安裝程序）
  >步驟1：安裝庫
  • >
  >步驟2：擁抱臉登錄
  >登錄您的擁抱面帳戶並獲得訪問令牌。 然後，運行：

  pip install transformers torch huggingface_hub

  提示時輸入您的訪問令牌。
  >步驟3：Python腳本和軟件包導入

  huggingface-cli login

  創建一個python文件（或jupyter筆記本）和導入必要的軟件包：>

  >步驟4：指定模型名稱

  步驟5：加載Tokenizer

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

  >步驟6：加載模型

  model_name = "Qwen/Qwen-7B"

  >步驟7：示例測試

  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

  >註釋和提示：

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

  Qwen-7b是一個大型模型；建議使用足夠的RAM（理想情況下是GPU）。

  >

  input_text = "Once upon a time"
  inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
  outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
  generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
  print(generated_text)

  如果內存有限，請考慮較小的模型。

  >

  >對於QWEN模型至關重要。
  • 查看模型的許可證和對擁抱面孔的使用限制。 >
  • > qwen部署和示例用法
  可以使用阿里巴巴雲的PAI和EAS來部署 QWEN模型。 部署被簡化了幾下。
  • trust_remote_code=True
  >示例用法：文本生成和問題回答

  >文本生成示例：

  基本文本完成

  （

  ）（代碼和輸出類似於原始文本中提供的示例）

  >

  創意寫作：
  • （代碼和輸出類似於原始文本中提供的示例）

  代碼生成：
  • （代碼和輸出類似於原始文本中提供的示例）
    >問題回答示例：

  • >事實問題：

    （代碼和輸出類似於原始文本中提供的示例）
  >
  >開放式問題：
  • （代碼和輸出類似於原始文本中提供的示例）

  >微調QWEN模型

  >微調將QWEN模型調整為特定任務，從而提高了性能。這涉及在自定義數據集上培訓預訓練的模型。 原始文本中提供的示例詳細介紹了使用LORA和代碼片段的微調過程，因此由於長度約束而被省略，但核心概念保持不變。

  > Qwen的未來前景未來的QWEN迭代可能會提供：
  增強語言理解，產生和多模式處理。
  • 更有效的計算要求模型。
  • 各個行業的新穎應用。
  倫理AI實踐的進步。
  • 結論
  QWEN代表了可訪問，功能強大和多功能AI的重大進步。 阿里巴巴雲的開源方法促進了人工智能技術的創新和進步。
  >常見問題（類似於原始文本的常見問題解答）

  > 這種修訂的響應提供了更簡潔，更有條理的QWEN模型概述，同時保留基本信息並維護圖像放置。 總結了微調和特定用法方案的代碼示例，以保持簡潔。 請記住，請諮詢原始文本以獲取完整的代碼示例和詳細說明。

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以上是Qwen（阿里巴巴雲）教程：簡介和微調的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！