如何在3分钟内在本地运行QWEN2.5型号？

> QWEN2.5-MAX：一种经济高效的，类人类的推理大语言模型

> AI景观嗡嗡作响，具有强大的，具有成本效益的模型，例如DeepSeek，Mistral Small 3和Qwen2.5最大。 尤其是QWEN2.5-MAX作为一个有效的专家（MOE）模型，甚至在某些基准测试中表现优于DeepSeek V3。它的高级体系结构和大规模的培训数据集（多达18万亿个代币）正在为性能设定新的标准。本文探讨了QWEN2.5-MAX的架构，其竞争优势以及与DeepSeek V3相比的潜力。我们还将指导您在本地运行QWEN2.5型号。

键qwen2.5模型特征：

• 多语言支持：支持超过29种语言。
• 扩展上下文：处理最高128K令牌的长上下文。
• 增强功能：在编码，数学，指导下和结构化数据理解方面的显着改进。

>目录表：

• 键qwen2.5模型特征
• >与ollama一起使用qwen2.5>
> qwen2.5：7b推理
> qwen2.5编码：3b推理
结论

>与Ollama在本地运行Qwen2.5：

首先，安装ollama：

ollama下载链接

linux/ubuntu用户：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

可用QWEN2.5 OLLAMA模型：

>我们将使用7B参数模型（约4.7 GB）。较小的型号可用于资源有限的用户。

>

> qwen2.5：7b推理：

ollama pull qwen2.5:7b

>

命令将下载该模型。 您会看到与此类似的输出：pull

然后运行模型：

<code>pulling manifest 
pulling 2bada8a74506... 100% ▕████████████████▏ 4.7 GB                         
... (rest of the output) ...
success</code>

ollama run qwen2.5:7b

>示例查询：

提示：

>用30个单词定义矢量数据库。

<code>Vector databases efficiently store and query numerical arrays (vectors), often using approximations for fast similarity searches in large datasets.</code>

提示：

列出一些示例。>

<code>Popular vector databases include Pinecone, Weaviate, Milvus, ChromaDB, and Amazon Aurora Vectorstore.</code>

（按CTRL D到退出）

> 注意：本地运行的型号缺乏实时访问和Web搜索功能。 例如：

提示：

>今天的日期是什么？>

<code>Today's date is unavailable.  My knowledge is not updated in real-time.</code>

> QWEN2.5编码：3B推理：

遵循相同的过程，在

和

>命令中替换

qwen2.5-coder:3bqwen2.5:7b pull run>示例编码提示：

提示：>提供fibonacci序列的Python代码。>

（输出：fibonacci序列的Python代码将在此处显示） >提示：

使用Python函数创建一个简单的计算器。

>（输出：将在此处显示一个简单计算器的Python代码）

结论：

本指南演示了如何使用Ollama在本地运行QWEN2.5模型，突出了QWEN2.5-MAX的优势：128K上下文长度，多语言支持和增强的功能。 尽管本地执行可以提高安全性，但它牺牲了实时信息访问。 Qwen2.5在效率，安全性和性能之间提供了令人信服的平衡，使其成为各种AI应用程序的DeepSeek V3的强大替代品。 有关通过Google Colab访问QWEN2.5-MAX的更多信息可在单独的资源中获得。

以上是如何在3分钟内在本地运行QWEN2.5型号？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！