LLMs之Qwen2：Qwen2的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略_qwen2 instruct和base

LLMs之Qwen2：Qwen2的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

Qwen2的简介

1、新闻

2、性能

Qwen2的安装和使用方法

1、安装

2、模型使用方法

T1、采用Hugging Face Transformers

T2、采用ModelScope

3、模型推理

3.1、本地运行

T1、Ollama

T2、llama.cp

T3、MLX-LM

T4、LMStudio

T5、OpenVINO

3.2、Web UI

T1、文本生成 Web UI

T2、llamafile

4、模型部署

T1、vLLM

T2、SGLang

5、模型微调

6、Docker

Qwen2的案例应用

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Qwen2的简介

2024年6月6日，发布Qwen2，Qwen2是从Qwen1.5进化而来，提供五种规模的预训练和指令微调模型（0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B），支持多达27种语言，具有顶尖的基准测试性能，在编码和数学方面显著提升，并扩展了Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度至128K tokens，同时支持工具调用、RAG、角色扮演和AI Agent等功能。

经过数月的努力，我们很高兴地宣布从 Qwen1.5 进化到 Qwen2。这次，我们为您带来了：
>> 五种规模的预训练和指令微调模型，包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B；针对每种尺寸提供基础模型和指令微调模型，并确保指令微调模型按照人类偏好进行校准；
>> 基础模型和指令微调模型的多语言支持；除英语和中文外，还训练了27种额外语言的数据；
>> 在大量基准评估中表现优异，编码和数学性能显著提升；支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent等；
>> 所有模型均稳定支持32K长度上下文；Qwen2-7B-Instruct与Qwen2-72B-Instruct可支持128K上下文（需额外配置）。Qwen2-7B-Instruct 和 Qwen2-72B-Instruct 支持最长 128K tokens 的上下文长度。

官网地址：Qwen

Github地址：GitHub - QwenLM/Qwen2: Qwen2 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.

1、新闻

2024.06.06：我们发布了 Qwen2 系列。查看我们的博客！

2024.03.28：我们发布了 Qwen 的首个 MoE 模型：Qwen1.5-MoE-A2.7B！暂时只有 HF transformers 和 vLLM 支持该模型。我们将很快添加对 llama.cpp、mlx-lm 等的支持。查看我们的博客以获取更多信息！

2024.02.05：我们发布了 Qwen1.5 系列。

2、性能

更新中……

Qwen2的安装和使用方法

1、安装

Qwen2 密集和 MoE 模型需要 transformers>=4.40.0。建议使用最新版本。

警告，这是必需的，因为 transformers 从 4.37.0 开始集成了 Qwen2 代码，从 4.40.0 开始集成了 Qwen2Moe 代码。

关于 GPU 内存要求和相应的吞吐量，见此处的结果。

2、模型使用方法

T1、采用Hugging Face Transformers

这里我们展示了一段代码片段，展示了如何使用 transformers 的聊天模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
model_name = "Qwen/Qwen2-7B-Instruct"
device = "cuda" # the device to load the model onto
 
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
 
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
 
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

对于量化模型，我们建议使用 GPTQ 和 AWQ 对应的模型，即 Qwen2-7B-Instruct-GPTQ-Int8 和 Qwen2-7B-Instruct-AWQ。

T2、采用ModelScope

我们强烈建议用户，特别是中国大陆的用户，使用 ModelScope。snapshot_download 可以帮助您解决下载检查点的问题。

3、模型推理

3.1、本地运行

本地运行

• llama.cpp
• MLX-LM
• Ollama

T1、Ollama

警告，你需要 ollama>=0.1.42。

注意，Ollama 提供了一个与 OpenAI 兼容的 API，但不支持函数调用。对于工具使用功能，考虑使用 Qwen-Agent，它为 API 上的函数调用提供了一个包装器。

安装 ollama 后，可以用以下命令启动 ollama 服务：

ollama serve
# 在使用 ollama 时需要保持此服务运行

要拉取模型检查点并运行模型，请使用 ollama run 命令。你可以通过在 qwen2 后添加后缀来指定模型大小，如 :0.5b、:1.5b、:7b 或 :72b：

ollama run qwen2:7b
# 要退出，请输入 "/bye" 并按回车

你还可以通过其 OpenAI 兼容 API 访问 ollama 服务。请注意，您需要（1）在使用 API 时保持 ollama serve 运行，（2）在使用此 API 之前执行 ollama run qwen2:7b 以确保模型检查点已准备就绪。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1/',
    api_key='ollama',  # required but ignored
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': 'Say this is a test',
        }
    ],
    model='qwen2:7b',
)

欲了解更多详情，请访问 ollama.ai。

T2、llama.cp

下载我们提供的 GGUF 文件或自行创建，然后可以直接使用最新的 llama.cpp 运行以下命令：

./main -m <path-to-file> -n 512 --color -i -cml -f prompts/chat-with-qwen.txt

如果遇到 GPU 上量化模型的问题，请尝试传递 -fa 参数以在最新版本的 llama.cpp 中启用 flash attention 实现。

T3、MLX-LM

如果你在使用 Apple Silicon，我们也提供了兼容 mlx-lm 的检查点。在 HuggingFace Hub 上查找以 MLX 结尾的模型，如 Qwen2-7B-Instruct-MLX。

T4、LMStudio

Qwen2 已被 lmstudio.ai 支持。你可以直接使用 LMStudio 和我们的 GGUF 文件。

T5、OpenVINO

Qwen2 已被 OpenVINO 工具包支持。你可以安装并运行这个聊天机器人示例，使用 Intel CPU、集成 GPU 或独立 GPU。

3.2、Web UI

WEB UI

• Text Generation Web UI

T1、文本生成 Web UI

你可以直接使用 text-generation-webui 创建一个 Web UI 演示。如果使用 GGUF，记得安装支持 Qwen2 的最新 llama.cpp 轮子。

T2、llamafile

克隆 llamafile，运行 source install，然后按照指南使用 GGUF 文件创建你自己的 llamafile。你可以运行一行命令，比如 ./qwen.llamafile，创建一个演示。

4、模型部署

部署

• vLLM
• TGI
• SkyPilot

Qwen2 受多个推理框架支持。这里我们演示了 vLLM 和 SGLang 的使用。

警告，vLLM 和 SGLang 提供的 OpenAI 兼容 API 目前不支持函数调用。对于工具使用功能，Qwen-Agent 提供了一个围绕这些 API 的包装器，以支持函数调用。

T1、vLLM

我们建议使用 vLLM>=0.4.0 构建 OpenAI 兼容 API 服务。使用聊天模型启动服务器，例如 Qwen2-7B-Instruct：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-7B-Instruct --model Qwen/Qwen2-7B-Instruct

然后按照下面的示例使用 chat API：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "model": "Qwen2-7B-Instruct",
    "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."}
    ]
    }'

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "model": "Qwen2-7B-Instruct",
    "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."}
    ]
    }'
from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"
 
client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)
 
chat_response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen2-7B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Tell me something about large language models."},
    ]
)
print("Chat response:", chat_response)

T2、SGLang

注意，SGLang 目前不支持 Qwen2MoeForCausalLM 架构，因此 Qwen2-57B-A14B 不兼容。

请从源代码安装 SGLang。类似于 vLLM，你需要启动服务器并使用 OpenAI 兼容的 API 服务。首先启动服务器：

python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen2-7B-Instruct --port 30000

你可以在 Python 中按如下所示使用它：

from sglang import function, system, user, assistant, gen, set_default_backend, RuntimeEndpoint
 
@function
def multi_turn_question(s, question_1, question_2):
    s += system("You are a helpful assistant.")
    s += user(question_1)
    s += assistant(gen("answer_1", max_tokens=256))
    s += user(question_2)
    s += assistant(gen("answer_2", max_tokens=256))
 
set_default_backend(RuntimeEndpoint("http://localhost:30000"))
 
state = multi_turn_question.run(
    question_1="What is the capital of China?",
    question_2="List two local attractions.",
)
 
for m in state.messages():
    print(m["role"], ":", m["content"])
 
print(state["answer_1"])

5、模型微调

我们建议使用包括 Axolotl、Llama-Factory、Swift 等训练框架，以使用 SFT、DPO、PPO 等进行模型微调。

训练

• 有监督微调
  • 示例
  • LLaMA-Factory

6、Docker

为简化部署过程，我们提供了带有预构建环境的 Docker 镜像：qwenllm/qwen。你只需要安装驱动程序并下载模型文件，即可启动演示和微调模型。

docker run --gpus all --ipc=host --network=host --rm --name qwen2 -it qwenllm/qwen:2-cu121 bash

Qwen2的案例应用

持续更新中……