Qwen大型语言模型系列的最新成果 ----Qwen2.5

最新推荐文章于 2025-09-28 09:53:14 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理

Pythonliu7
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Qwen2.5系列模型的新特性及使用方式
开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-Gradio快速体验（十四）
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Qwen2.5-7B-Instruct集成Gradio和vLLM
将qwen1.8B量化成gguf（其他模型同理）
China_boy007的博客
01-24 2438
阿里在12月1日进一步开源了Qwen的系列模型。其中包含最小的型号Qwen1.8B。算是中文领域3B以下最强的大模型之一了。试试llama.cpp量化部署。关于终端的量化部署构架，有llama.cpp、fastllm、Qwen.cpp等都可以选择…运行pip install -r requirements.txt，后续缺少什么就直接安装什么，python建议3.10。llama.cpp尝鲜Qwen1.8B - 知乎。具体在linux安装步骤为以下顺序，
部署Qwen2.5-7b大模型详解
猛犸象
10-17 1万+
部署Qwen2.5-7b大模型详解
超详细 Qwen3-0.6B 模型 GGUF 格式量化与多场景部署指南
最新发布
weixin_54447959的博客
09-28 1065
本次Qwen3-0.6B模型GGUF格式量化与部署工作，从环境准备到最终模型运行，共经历了八个核心阶段：首先搭建了包含Python 3.10.12、conda 25.7.0及相关依赖库的运行环境；然后获取了llama.cpp工具，为模型转换和量化提供支持；接着将原始Qwen3-0.6B模型转换为GGUF格式，完成量化前的基础准备；通过编译llama.cpp工具生成关键可执行文件后，成功对GGUF模型进行“q4_0”方案量化；随后使用llama-cli。
Qwen2.5 全链路模型体验、下载、推理、微调、部署实战！
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xxue345678的博客
09-19 2万+
进行微调。在这里，我们将展示可直接运行的demo。
手把手带你微调阿里qwen2.5大模型
python12222_的博客
10-23 2万+
大模型微调，也称为 Fine-tuning ，是指在已经预训练好的大型语言模型 基础上（一般称为“基座模型”），使用特定的数据集进行进一步的训练，让模型适应特定任务或领域。经过预训练的基座模型其实已经可以完成很多任务，比如回答问题、总结数据、编写代码等。但是，并没有一个模型可以解决所有的问题，尤其是。
基于Qwen2.5-7B-Instruct的大模型微调实战指南
11-18
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Qwen2.5-7B-Instruct大模型进行微调的具体步骤。主要内容包括环境搭建、预训练模型下载、微调准备工作、具体微调流程以及如何启用外部记录面板等。通过本文档，读者可以逐步掌握...
ollama-qwen2.5-vl 千问大模型图片推理GUI窗口程序
05-17
ollama-qwen2.5-vl 千问大模型图片需要使用代码构架推理过程，不太方，于是写了个GUI界面工具，需要提前装好ollama和qwen2.5vl 模型，即可使用此ui界面，推理了，阿弥陀佛。
开源模型应用落地-Qwen2.5-Coder模型小试-码无止境（一）
以微薄之力，予他人些许温暖.
09-23 2万+
使用Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
阿里云的Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math专有模型怎么样？
wxl01235的博客
10-10 3777
阿里云发布和。新的模型在指令跟随、生成长文本（超过 8K Tokens）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON 格式）方面取得了显著进步。Qwen2.5 模型更能适应不同的系统提示，提升了角色扮演和条件设定的能力。与 Qwen2 类似，Qwen2.5 支持Tokens，最大可生成Tokens，且支持种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。来自不同基准的指令调优版本的全面结果，评估了模型能力和人类偏好。继。
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 3141
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
Qwen2.5-VL转为GGUF模型并量化部署
qq_44908396的博客
07-01 784
qwen2.5-vl的gguf量化方法全流程实践
本地部署Qwen2.5-VL-7B完整指南（含显卡配置、模型下载与Gradio可视化）
Lucy_wzw的博客
05-31 2634
本教程覆盖了 Qwen2.5-VL 模型从下载到部署的完整流程，适用于视觉+语言多模态推理的研究与应用。部署完成后即可通过 Gradio WebUI 实现图文对话、多模态问答等功能。如需更高性能或推理能力，可尝试部署或模型，推荐配置≥80GB 显存。魔搭社区。
【大模型】(实践版)Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型量化以及运行测试
静谧、淡雅
08-08 2898
■获取原始模型 ■构建 llama.cpp 工具 ■转换模型到 GGUF 格式 ■量化和运行
Qwen大模型微调（QLora微调与GGUF模型转换）
风信子的博客
03-25 2065
GGUF 格式的全名为（GPT-Generated Unified Format），提到GGUF 就不得不提到它的前身GGML（GPT-GeneratedModelLanguage）。GGML 是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到 2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的 GPU 和CPU 上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问题。
使用 gguf-split 进行 GGUF 模型的合并与分割
桑榆肖物
09-24 1万+
本文以 Qwen2.5 为例，介绍如何使用 gguf-split 工具进行 GGUF 模型的分片和合并，以便更高效地管理和使用大型模型。
GGUF模型的不同量化模式说明
weixin_44455388的博客
03-06 1万+
在下载Qwen1.5-72B-Chat_GGUF模型时，发现其提供了8种不同的 GGUF模型。它们遵循特定的命名约定：“q”+ 用于存储权重的位数（精度）+ 特定变体。q8_0：与浮点数16几乎无法区分。资源使用率高，速度慢。不建议大多数用户使用。q6_k：将Q8_K用于所有张量。q5_k_m：将 Q6_K 用于一半的 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量，否则Q5_K。q5_0： 原始量化方法，5位。精度更高，资源使用率更高，推理速度更慢。
离线部署视觉模型Qwen2.5-VL方案【企业应用级】
A15216110998的专栏
03-17 6453
公司网络是有严格限制，所有涉及境外服务器的网站都无法访问，包括docker等镜像源。本教程，是在提前下载或构建好资源，通过上传到服务器后，做离线部署。
qwen2.5-vl对比qwen2.5-instrunct
03-26
### Qwen2.5-VL 和 Qwen2.5-Instruct 的区别 #### 架构设计上的差异 Qwen2.5-VL 系列相较于 Qwen2.5-Instruct，在模型架构上有显著的不同。Qwen2.5-VL 针对多模态任务进行了优化，其网络结构被进一步简化以增强对时间与空间尺度的感知能力[^1]。这种改进使得 Qwen2.5-VL 更适合处理涉及图像、视频以及其他复杂数据形式的任务。 相比之下，Qwen2.5-Instruct 主要专注于纯文本输入场景下的指令跟随性能提升。它通过强化训练来提高对话理解和生成质量，适用于自然语言处理中的问答、翻译以及代码生成等领域。 #### 性能表现的区别 由于上述架构调整，Qwen2.5-VL 在运行效率方面有所改善，并且能够在多项视觉语言综合评测指标上取得优异成绩，甚至优于某些国际知名竞品（如 GPT-4o-mini）。而 Qwen2.5-Instruct 则更侧重于文字交互体验流畅度和准确性方面的突破。 ### 应用场景对比分析 #### 多模态领域应用-Qwen2.5-VL 对于需要融合多种感官信息的应用场合来说，比如自动驾驶辅助系统开发过程中需要用到的道路环境识别功能；或者医疗健康监测设备里涉及到的人体生理参数可视化展示部分，则可以优先考虑采用具备更强时空理解力特性的 Qwen2.5-VL 模型来进行技术支持。 以下是基于 vLLM 平台部署该版本的具体操作方法示例： ```bash HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct ``` 启动服务端口监听命令如下所示： ```python import vllm from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct") model = vllm.LLM("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct", tokenizer=tokenizer) # Start the server with a specific port number. server = model.start_server(port=8090) ``` #### 文本处理方向适用-Qwen2.5-Instruct 当项目需求集中于文档摘要提取、情感倾向判断或是创意写作支持等方面时，那么选择经过专门调校过的 Qwen2.5-Instruct 将会更加合适一些。这类应用场景通常只需要依赖高质量的语言表达能力和逻辑推理技巧即可满足业务目标要求[^2]。 例如可以通过以下方式加载并初始化这个特定用途定制化后的实例对象用于实际生产环境中： ```python from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = 'Qwen/Qwen2.5-Instruct' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) text_generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer) result = text_generator("Write an article about artificial intelligence.", max_length=500)[0]['generated_text'] print(result) ```
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