【国产AI大模型】Qwen2：从部署到应用的全面指南_怎么启动qwen2

01.引言

在人工智能的浪潮中，大模型以其卓越的处理能力和应用潜力，成为技术革新的核心。阿里云推出的Qwen2，一款新一代开源大模型，以其性能和开源性在AI界迅速崛起。

Qwen2在代码生成、数学问题解决、逻辑推理等领域表现卓越，尤其在长文本处理和多语言支持上取得突破。它为开发者和研究者提供了探索新AI应用的平台。

让我们启程，深入Qwen2的世界，探索其在AI的广泛应用与潜力。

02.Qwen2简介

Qwen2是由阿里云推出的一款具有里程碑意义的开源大模型。它的发布不仅标志着国产AI技术的一次重大飞跃，也为全球AI社区带来了新的活力和机遇。在这一章节中，我们将简要介绍Qwen2的背景和其在人工智能领域的重要性。

模型基础信息

Qwen2系列模型以其庞大的参数量和精细的预训练过程，展现出了卓越的性能。系列中包括了从较小的Qwen2-0.5B到巨大的Qwen2-72B等多种尺寸的模型，以适应不同规模和复杂度的应用需求。每个模型都经过了精心设计和优化，以确保在各种任务中都能提供最佳的表现。

模型尺寸与应用

• Qwen2-0.5B：适合入门级应用和小型项目，能够处理基础的自然语言处理任务。

• Qwen2-1.5B：适用于更复杂的任务，如文本分析和简单的图像识别。

• Qwen2-7B：在中等规模的应用中表现出色，能够处理更复杂的数据分析和预测任务。

• Qwen2-57B-A14B：结合了大规模参数和附加参数，适合高级的自然语言理解和生成任务。

• Qwen2-72B：作为系列中的旗舰模型，它在处理大规模数据和复杂任务时表现出色，是企业级应用的理想选择。

03.Qwen2模型评测

相比Qwen1.5，Qwen2在大规模模型实现了非常大幅度的效果提升。我们对Qwen2-72B进行了全方位的评测。在针对预训练语言模型的评估中，对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型，如Llama-3-70B以及Qwen1.5最大的模型Qwen1.5-110B。这得益于其预训练数据及训练方法的优化。

04.Qwen2亮点

1、代码 & 数学

Qwen2在代码生成和数学问题解决方面的能力尤为突出。通过深度学习和大量数据的训练，Qwen2能够理解复杂的编程逻辑和数学概念，为用户提供准确的解决方案。

• 代码生成：Qwen2能够生成多种编程语言的代码，帮助开发者快速实现功能，提高开发效率。

• 数学问题解决：无论是基础数学问题还是复杂的数学模型，Qwen2都能够提供精确的解答和解题步骤。

2、长文本处理能力

Qwen2-72B-Instruct模型在长文本处理方面表现卓越，能够处理长达128k的文本上下文。这一能力使得Qwen2在理解和生成长文本内容时更为准确和连贯。

• 文档理解：Qwen2能够准确理解长篇文档的内容，提供摘要或关键信息提取。

• 内容生成：无论是撰写报告还是创作故事，Qwen2都能够生成流畅、连贯的长文本内容。

3、多语言支持

Qwen2不仅支持中文和英文，还扩展了对27种语言的支持。这使得Qwen2能够更好地理解和生成多语言内容，满足全球化应用的需求。

• 语言理解：Qwen2能够准确理解多种语言的语境和语义，提供跨语言的理解和翻译服务。

• 内容生成：Qwen2能够生成多种语言的文本内容，帮助企业实现多语言市场的内容本地化。

4、安全性

在安全性方面，Qwen2的表现与GPT-4相当。它在处理敏感信息和避免不当内容生成方面具有较高的安全性，这对于企业级应用和需要严格内容审核的场景尤为重要。

• 内容过滤：Qwen2能够有效识别和过滤不当内容，确保生成的内容符合道德和法律标准。

• 数据保护：Qwen2在处理敏感数据时，能够确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露。

05.Qwen2部署教程

在本章节中，我们将提供一份详细的本地部署Qwen2的指南，帮助读者在自己的计算机上运行这一强大的AI模型。

1、硬件与软件要求

在开始之前，确保你的计算机满足Qwen2模型的最低硬件要求，包括但不限于足够的内存、高性能的CPU或GPU，以及足够的存储空间。

2、选择部署工具

推荐使用Ollama作为本地部署工具，它简单易用，且对新手友好。下载Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | s
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安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证Ollama是否正确安装：

ollama --version
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如果安装正确，该命令将输出Ollama的版本信息。

启动ollama

ollama serve
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3、下载Qwen2模型

1. 访问Ollama的官方资源库。

2. 搜索Qwen2模型，并选择适合你硬件配置的模型版本。

3. 使用提供的命令或工具下载模型文件。

4、运行Qwen2模型

1. 打开命令行界面。

2. 根据你的模型版本，输入相应的Ollama命令来启动Qwen2，

命令如下：`ollama run qwen2:7b`

3. 等待模型加载完成，随后即可开始使用。

06.API服务使用

Qwen2的强大功能不仅局限于本地部署，其提供的API服务使得远程访问和集成变得异常便捷。在本章节中，我们将详细介绍如何使用Qwen2的API服务，以及如何将其集成到各种应用程序中。

API服务概览

Qwen2的API服务允许用户通过HTTP请求与模型进行交互，获取所需的信息和结果。这种服务模式使得Qwen2可以轻松集成到Web应用、移动应用甚至其他AI系统中。

API访问方式

• HTTP POST请求：通过发送POST请求到指定的API端点，用户可以提交查询或任务，并接收模型的响应。

• JSON格式：请求和响应数据均采用JSON格式，便于解析和处理。

1、curl命令调用

用户可以通过curl命令行工具或其他HTTP客户端库发送请求到Qwen2的API端点。以下是一个典型的API调用示例：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{``"model": "qwen2:7b",``"prompt": "为什么天空是蓝色的?",``"stream": false #是否流式输出``}'
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在这个示例中，用户请求Qwen2模型解释“为什么天空是蓝色的”。请求中的`stream`参数设置为`false`，以获取完整的响应内容。

输出响应：

`{`

`"text": "The sky appears blue because molecules in the Earth's atmosphere scatter sunlight in all directions and blue light is scattered more because it travels in smaller, shorter waves."``}`
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2、python代码调用

Qwen2的API服务可以轻松集成到各种编程语言中。以下是使用Python语言通过requests库发送API请求的示例：

import requests``url = "http://localhost:11434/api/generate"``headers = {"Content-Type": "application/json"}``data = {``"model": "qwen2:7b",``"prompt": "What is the capital of France?",``"stream": false``}``response = requests.post(url, json=data, headers=headers)``print(response.json())
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输出响应：

The sky appears blue because molecules in the Earth's atmosphere scatter sunlight in all directions and blue light is scattered more because it travels in smaller, shorter waves.
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结语

随着Qwen2大模型的深入介绍和部署，我们见证了国产AI技术的突破。Qwen2以其前沿性能和创新特性，为开发者和研究者提供了强大工具，象征着技术自信和进步。

Qwen2的问世，为全球AI社区搭建了一个开放协作的平台，促进了知识共享和技术创新，展现了AI在提升生活和解决复杂问题中的潜力。

期待Qwen2在未来AI领域发挥更大作用，开启更多激动人心的可能性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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