训练和部署Qwen2.5，实战教程步骤，训练qwen2.5教程，vLLM，Open WebUI，LLaMA-Factory

最新推荐文章于 2025-04-16 20:25:31 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习 文章标签： 深度学习 大模型 qwen2.5教程 训练教程
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训练和部署 Qwen2.5 模型：实战教程

随着人工智能技术的飞速发展，预训练语言模型在自然语言处理领域中扮演着越来越重要的角色。Qwen2.5 是由阿里云开发的一系列强大的语言模型，具备卓越的文本生成、对话和问答能力。本文将详细介绍如何下载、部署和训练 Qwen2.5 模型，帮助您快速上手，实现自定义应用。

目录

  1. Qwen2.5 简介
  2. 环境准备
  3. 下载 Qwen2.5 模型
  4. 使用 vLLM 部署 OpenAI 风格的 API 服务
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这版模型增强了对于文档的解析和问答效果，可以一定程度上替代OCR模型的使用，也具备关键信息提取的能力，同时能够实现格式化输出。表格解析和文档解析可能会有丢失格式的情况，在文档解析中，原始文档中的图片是没法复原的。这个过程可能也与提示词有关，或者需要多轮交互让模型输出正确的样式。
本地部署 Qwen2.5-VL 最强的开源视觉大模型！完全免费，相当的给力！！
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手把手带你搞懂Deepseek-V3 低成本知识库，收藏这一篇就够了！！
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1 可以通过 api 添加各种模型 2 上传文档就能本地新建知识库 3 各种 AI 工具直接打开 4 知识库配合 deepseek 3 ，加上 COT 提示词 效果不错 5 还能画图 6 有简单 Artifacts 功能，直接渲染代码 7 可以多个模型一起回答问题，就是样式是直接铺下来的。
qwen2.5的web
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### Qwen2.5 Web Resources and Information #### Overview of Qwen2.5 Qwen2.5 is a powerful language model series developed by Alibaba Cloud, known for its superior capabilities in text generation, conversation handling, and question answering[^1]. This makes it an essential tool for developers looking to integrate advanced natural language processing features into their applications. #### Official Documentation and Repositories For comprehensive guides on downloading, deploying, and training the Qwen2.5 model, refer to official documentation provided by Alibaba Cloud. The detailed instructions cover environment setup, deployment methods using tools like vLLM for OpenAI-style API services, and front-end interaction via platforms such as Open WebUI. Additionally, community contributions can be found at repositories listed under resources curated by enthusiasts, which include links to various implementations and tutorials related to large language models (LLMs), including Qwen2.5[^2]. #### Community Contributions and Discussions Engage with communities where discussions about MM-LLM commonly used LLMs take place; these forums often contain valuable insights from users who have experience working specifically with Qwen among other popular models like Flan-T5, ChatGLM, UL2, Chinchilla, OPT, PaLM, LLaMA, LLaMA-2, and Vicuna[^3]. ```python import requests def get_qwen_resources(): url = "https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: print("Successfully accessed resource page.") else: print(f"Failed to access resource page with status code {response.status_code}") get_qwen_resources() ``` --related questions-- 1. What are some key differences between Qwen2.5 and earlier versions? 2. How does one set up an environment suitable for running Qwen2.5 locally? 3. Can you provide examples of successful projects that utilized Qwen2.5? 4. Are there any specific hardware requirements recommended for optimal performance when using Qwen2.5? 5. Where can I find more detailed technical specifications regarding Qwen2.5's architecture?
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