Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。对于 Qwen2，我们发布了许多基础语言模型和指令调优语言模型，范围从 0.5 到 720 亿个参数，包括专家混合模型。此存储库包含指令调整的 72B Qwen2 模型。

与之前发布的 Qwen1.5 等最先进的开源语言模型相比，Qwen2 总体上超越了大多数开源模型，并在语言理解、语言生成、多语言能力、编码、数学、推理等一系列基准测试中表现出了与专有模型的竞争力。

Qwen2-72B-Instruct 支持高达 131,072 个令牌的上下文长度，从而能够处理大量输入。

Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型，其中包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。如下表所示:

关于模型评测结果: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

Qwen2-72B-Instruct的表现

亮点：

在代码方面，成功将CodeQwen1.5的成功经验融入Qwen2的研发中，实现了在多种编程语言上的显著效果提升。而在数学方面，大规模且高质量的数据帮助Qwen2-72B-Instruct实现了数学解题能力的飞升。

长文本处理方面，Qwen2-7B-Instruct几乎完美地处理长达128k的上下文；Qwen2-57B-A14B-Instruct则能处理64k的上下文长度；而该系列中的两个较小模型则支持32k的上下文长度。

使用qwen2大模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2-72B-Instruct",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-72B-Instruct")

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.input_ids,
    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]

处理长文本

为了处理超过 32,768 个标记的广泛输入，我们利用了 YARN，这是一种增强模型长度外推的技术，确保在冗长文本上的最佳性能。

对于部署，我们建议使用 vLLM。您可以按照以下步骤启用长上下文功能：

1. 安装 vLLM：可以通过运行以下命令来安装 vLLM。

pip install "vllm>=0.4.3"

或者，您可以从源代码安装 vLLM。

1. 配置模型设置：下载模型权重后，通过包含以下代码片段来修改文件：config.json

    {
        "architectures": [
            "Qwen2ForCausalLM"
        ],
        // ...
        "vocab_size": 152064,

        // adding the following snippets
        "rope_scaling": {
            "factor": 4.0,
            "original_max_position_embeddings": 32768,
            "type": "yarn"
        }
    }

模型部署：利用 vLLM 部署模型。例如，您可以使用以下命令设置类似 openAI 的服务器：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen2-72B-Instruct --model path/to/weights

然后，您可以通过以下方式访问聊天 API：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "model": "Qwen2-72B-Instruct",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Your Long Input Here."}
    ]
    }'

注意：目前，vLLM 仅支持静态 YARN，这意味着无论输入长度如何，缩放因子都保持不变，这可能会影响较短文本的性能。建议仅在需要处理长上下文时才添加配置。rope_scaling

在huggingface上体验： https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct

文章地址 ：阿里最新大模型Qwen2-72B-Instruct  开源体验 – AI小站 (aisites.cn)