在ModelScope中,千问是一个基于大规模预训练模型的语言模型,用于生成自然语言文本。至于是否有stream相关的例子,这取决于您具体指的是哪方面的内容。
如果您是在寻找千问1.5版本中的流式处理(streaming)示例,例如实时生成文本或处理实时输入的场景,那么可能需要查看ModelScope的官方文档、GitHub仓库或社区论坛来获取更具体的信息。这些资源通常会提供模型的使用说明、示例代码和教程,帮助用户了解如何在不同场景下使用模型。
另外,如果您是在询问千问1.5版本是否支持流式处理功能,那么可能需要了解该版本的具体功能和限制。某些语言模型可能支持实时生成文本或处理实时输入,但这取决于模型的设计和实现方式。
总之,要了解ModelScope中千问1.5是否有stream的例子,建议您查阅官方文档、GitHub仓库或社区论坛等资源,以获取更详细的信息和指导。
ModelScope中,千问1.5有流式处理(stream)的例子。
千问1.5是通义千问模型的一个版本,它是一个基于Transformer的解码器唯一的语言模型,预训练在大量数据上。这个模型有多个尺寸,包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B,而且在人机对话的人类偏好方面有显著的性能提升。
在流式处理方面,虽然直接的例子可能不多,但是可以通过一些间接的方式来实现。例如,可以联网调用千问1.5模型进行多轮对话和流式输出。此外,还可以结合LangChain实现自建知识库,这样可以在本地部署大模型并进行环境搭建和模型下载。
具体到部署千问1.5模型,可以使用llama.cpp
来部署开源的GGUF版本。这涉及到下载GGUF文件,并且使用特定的命令行工具来完成部署过程。
总的来说,虽然ModelScope中千问1.5的流式处理例子可能不是直接提供的,但通过上述方法可以实现类似的功能。如果您需要更详细的步骤或示例,可能需要查阅更多的技术文档或加入相关的技术社区以获取进一步的帮助。
ModelScope中存在通义千问1.5版本,并且有stream相关的例子。
通义千问1.5版本(Qwen1.5)是开源的,并且包括了多种大小的基础和聊天模型,例如0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B。这些模型覆盖了从较小到非常大的参数范围,以满足不同计算能力和应用场景的需求。同时,这个版本也提供了量化模型,包括Int4和Int8的GPTQ模型,以及AWQ模型和GGUF等。
具体到stream相关的例子,虽然目前没有直接提及stream的示例,但是基于通义千问1.5版本的性能提升和功能统一,可以推断其聊天模型能够支持流式的输入输出处理。这意味着在实际应用中,可以通过stream的方式与模型进行交互,实现实时的问题解答或对话生成。此外,由于通义千问1.5版本接入了huggingface transformers,这为模型的部署和集成提供了便利,进一步暗示了其在流式处理方面的应用潜力。
综上所述,虽然没有直接的stream例子,但通义千问1.5版本的发布信息和功能特性表明,它有能力支持流式处理的场景。如果您需要具体的stream例子,建议查阅官方文档或社区讨论,以获取更详细的指导和示例代码。
"可以看这里
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/Qwen1.5%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5.md#%E6%8E%A8%E7%90%86 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”"
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!欢迎加入技术交流群:微信公众号:魔搭ModelScope社区,钉钉群号:44837352