开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现离线推理-Tools助力(二)

ops/2024/10/20 11:11:07/

一、前言

    在大语言模型推理中使用工具可以增强模型的能力和准确性,使其能够执行特定任务、获取实时信息、提高效率并降低计算负担,同时改善用户交互体验和灵活性,从而显著提升模型的实用性和性能。


二、术语

2.1. vLLM

    vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。

2.2. Qwen2.5

    Qwen2.5系列模型都在最新的大规模数据集上进行了预训练,该数据集包含多达 18T tokens。相较于 Qwen2,Qwen2.5 获得了显著更多的知识(MMLU:85+),并在编程能力(HumanEval 85+)和数学能力(MATH 80+)方面有了大幅提升。

    此外,新模型在指令执行、生成长文本(超过 8K 标记)、理解结构化数据(例如表格)以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。 Qwen2.5 模


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