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感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式:只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法,分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示,领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力,但构建成本较高;而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取,但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程,从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用,详述了大模型运行的挑战与优化策略,强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集,支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件,可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等,支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集,提供了详细的配置示例,如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等,以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
基于百炼 qwen plus 的上市企业ESG图谱构建工作,通过调用阿里云的 OpenAI 服务,从 Excel 文件读取上市公司 ESG 报告数据,逐条处理并生成知识图谱,最终以 YAML 格式输出。该过程包括数据读取、API 调用、结果处理和文件保存等步骤,确保生成的知识图谱全面、动态且结构清晰。此外,还提供了基于 Pyvis 的可视化工具,将生成的图谱以交互式图形展示,便于进一步分析和应用。
Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型,擅长自然语言理解和生成,支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体,专为长上下文场景优化,适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色,提供灵活且高效的解决方案。
基于OpenI平台和华为昇腾910B芯片,本方案详细介绍了如何免费部署Qwen-2.5 Instruct 14B大模型。涵盖准备工作、模型适配、部署步骤及性能优化等内容,适用于NLP任务部署、本地化适配及实时服务化等多种应用场景。