weixin_40280870的博客

在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>1.11.0–>–>11.3接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。pip换源和安装依赖包。

Qwen2.5-7B-Instruct Lora微调是一种基于低秩矩阵的微调方法，通过在特定层添加额外参数来优化模型，适用于指令性文本任务。微调后的模型在问答系统、自动摘要生成和指令执行等场景中表现更佳。具体实施包括环境搭建、模型下载、Lora配置和训练参数设置。通过Lora微调，模型能够更精准地响应专业指令，拓宽应用潜力。

Qwen 2.5-7B-Instruct vLLM 是一款大型语言模型，专为理解和响应指令而设计。部署此模型时，需要考虑计算资源、数据安全和模型优化等因素。摘要如下：Qwen 2.5-7B-Instruct vLLM是一款强大的语言处理工具，具备7B参数量，擅长遵循指令。部署时需确保充足的计算资源以维持其高性能，同时注重数据保护和隐私安全。此外，模型优化是关键，以实现快速响应和高准确性。此模型适用于多种应用场景，包括自然语言理解和生成。

通用千问大模型是基于Transformer框架构建的，用于处理自然语言处理任务的人工智能模型。部署此模型时，首先需要在具有适当硬件和软件环境的服务器上安装Transformer库和依赖项。然后，将预训练好的模型文件放置在服务器上，并使用FastAPI框架创建API接口，以便客户端可以通过HTTP请求与模型进行交互。FastAPI提供了快速搭建高性能API的能力，适合用于部署机器学习模型。部署过程中，还需配置好路由、请求处理和模型推理功能，确保模型能够接收输入并返回预测结果。最后，通过适当的测试和调优，确保A

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其卓越的人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本文主要介绍ChatGPT中文LLM与LangChain相结合的开源应用项目，供大家学习参考！基于开源ChatGPT大模型构建自己的知识库系统。

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自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本文旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料分享给大家！