cannot import name 'Qwen2_5_VLForConditionalGeneration' from 'transformers'
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python调用Qwen2.5模型指南[源码]
本文详细介绍了如何使用Python调用阿里云推出的通义千问Qwen2.5模型。Qwen2.5是一款超大规模语言模型,具有强大的归纳和理解能力,支持多种自然语言处理任务。文章从环境准备开始,包括安装必要的Python库(如torch、transformers、requests等)、获取模型及相关资源、安装Hugging Face Transformers库等。接着,详细讲解了如何加载模型和分词器,并将其部署到指定设备(CPU或GPU)。此外,还介绍了模型的推理过程,包括构建输入、生成输出、处理输出及使用流式生成技术。文章还涵盖了API调用的步骤,如注册阿里云账号、创建API Key、设置API密钥、发送聊天请求等。最后,提供了性能评估、输入与输出参数说明、函数调用方法以及常见问题的解决方案。通过本文,读者可以全面了解并掌握如何使用Python调用Qwen2.5模型进行各种自然语言处理任务。
Qwen2.5_VLModel属性错误解决[项目源码]
当在使用checkpoint训练、微调或导出Qwen2.5时遇到类似AttributeError: Qwen2_5_VLModel has no attribute `embed_tokens`的错误,这通常是由于transformers版本不匹配导致的。参考GitHub上的解决方案,可以通过修改Qwen2.5-VL/qwen-vl-finetune/qwenvl/train/train_qwen.py文件中的model.model.print_trainable_parameters()为model.language_model.print_trainable_parameters()来解决问题。如果此方法无效,还可以尝试将transformers版本降级至4.51.3,通过执行pip uninstall transformers和pip install transformers==4.51.3命令来完成。
qwen2.5-7b 部署
依赖文件
Qwen2.5医疗NER微调实战[项目源码]
本文详细介绍了如何利用Qwen2.5-1.5B-Instruct大语言模型进行医疗命名实体识别(NER)任务的微调实战。通过transformers和peft框架,结合LoRA技术,在医学命名实体识别数据集上进行微调训练,并使用SwanLab工具监控训练过程与评估模型效果。文章从环境配置、数据集准备、模型加载、LoRA配置到完整微调代码实现,逐步指导读者完成整个微调流程。训练结果显示,微调后的模型能够准确识别医疗文本中的疾病、临床表现等实体类型。本文还提供了模型推理代码,帮助读者快速应用训练好的模型。整个教程旨在为初学者提供完整的LLM微调实践指南,特别适合想要快速上手大模型微调的开发者。
Qwen2.5-14B配置指南[项目源码]
本文深入解析了Qwen2.5-14B模型的配置与环境要求,旨在帮助用户搭建稳定高效的工作环境。Qwen2.5-14B模型在知识范围、编码和数学能力等方面表现卓越,但正确配置环境至关重要。文章详细介绍了系统要求,包括操作系统、硬件规格(如CPU、GPU、内存和存储)以及软件依赖(如Python、PyTorch和Transformers库的版本要求)。此外,还提供了环境变量设置、配置文件详解以及测试验证的具体步骤,确保用户能够顺利完成配置并验证安装成功。最后,文章建议查阅官方文档和社区论坛以解决可能遇到的问题,并保持环境更新以优化性能。
微调qwen2.5-vl实战[源码]
本文详细介绍了如何对qwen2.5-vl多模态大模型进行微调的完整流程。首先需要安装必要的环境,包括Python 3.10、PyTorch 2.5.1、transformers 4.50.0等库。接着按照实际需求整理数据,并提供了训练代码示例,包括数据处理、模型加载、LoRA配置和训练参数设置。文章还提到了使用SwanLab进行训练监控的方法,包括账号注册和API key的配置。最后,作者分享了测试代码,展示了如何加载微调后的模型并进行推理。整个过程涵盖了从环境搭建到模型训练和测试的完整步骤,为读者提供了实用的参考。
qwen2.5 + langchain pip依赖包
qwen2.5 + langchain pip依赖包
基于Autodl部署Qwen2.5-VL[代码]
本文详细介绍了如何在Autodl云服务器上从零开始部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型,并通过网页实现对话功能。作者作为纯小白记录了完整的学习过程,包括环境准备(PyTorch基础镜像、Qwen2.5-VL模型下载)、项目配置(修改web_demo_mm.py文件)、依赖安装(transformers、accelerate等Python包)以及Web服务启动(使用Gradio构建界面)。特别说明使用双vGPU-32GB配置可提升响应速度并避免显存不足问题,同时对比了企业认证与个人认证的访问差异。整个流程约2小时,成本控制在5元以内,适合初学者参考实践。
阿里 Qwen1.5-SFT 与 Qwen1.5-2B/7B-Chat 模型的 transformers 微调、peft-LORA 及推理实践
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOZ1X6bZLBKbqYXfuDgaeHg7A1?pwd=a5dm Qwen1.5-SFT(含阿里相关版本 Qwen1.5-SFT (Ali))及 Qwen1.5-2B-Chat、Qwen1.5-7B-Chat 模型的微调(基于 transformers)、LORA(基于 peft)与推理任务,项目地址参考原链接(已去除无效前缀)。默认数据类型为 bfloat16。 QwenLM/Qwen1.5、google/gemma_pytorch、THUDM/ChatGLM-6B、THUDM/GLM、tatsu-lab/stanford_alpaca、huggingface/peft、mymusise/ChatGLM-Tuning、bojone/bert4keras、trl、math23k (无额外补充信息,保持原记录)
使用 ModelScope、Transformers 和 SwanLab 对 Qwen-1.5-7b 进行指令微调
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOZ2JtmkTfvo2IWAZ-3foHpKA1?pwd=mg8g 先确保安装好必备环境,数据集为jsonl格式,每行包含给定文本(Text)、文本类型选项(Category)、正确文本类型(output)三部分。训练可选Jupyter Notebook,按指引逐步执行。 训练完成后,按对应方式加载权重即可进行推理。
Qwen2大模型发布[代码]
Qwen2大模型系列正式发布,包括5个不同尺寸的预训练和指令微调模型,分别为Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B。该系列模型在中文和英语基础上,新增支持27种语言的高质量训练数据,并在多个评测基准上表现领先。特别值得注意的是,Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度支持最高达到128K tokens,显著提升了代码和数学能力。文章还详细介绍了模型的运行、部署方法,包括使用transformers后端进行推理的代码示例,以及通过vllm部署服务的步骤。模型可通过指定链接下载,且无需翻墙即可获取。
基于Qwen3大语言模型进行监督式微调SFT的完整训练框架_支持Transformers架构unsloth高效微调库和llamafactory模块化训练_用于快速实现大语言模.zip
基于Qwen3大语言模型进行监督式微调SFT的完整训练框架_支持Transformers架构unsloth高效微调库和llamafactory模块化训练_用于快速实现大语言模.zip
本地部署Qwen2.5-VL-3B[代码]
本文详细介绍了在Windows环境下本地部署Qwen2.5-VL-3B模型的过程。部署环境包括Python 3.9.6、NVIDIA 4080显卡(12GB显存)、32GB内存和i9-14900HX CPU。部署步骤包括下载源码、安装必要的依赖库(如transformers、accelerate、qwen-vl-utils等)、安装支持CUDA的PyTorch,以及更新Gradio和Gradio Client。运行模型后,可通过浏览器访问WebUI界面。文章还提到了部署过程中可能遇到的依赖冲突和模块错误,并提供了解决方案,如修改Huggingface镜像源和调整超时设置。最后,作者指出在个人电脑上运行3B模型可能会显存不足,但基本功能仍可正常使用。
Qwen2-VL-7B本地部署[代码]
本文详细介绍了阿里巴巴开发的多模态大语言模型Qwen2-VL-7B的本地部署和微调方法。Qwen2-VL-7B是一款支持文本、图像、多张图像和视频输入的多模态模型,擅长视觉-语言任务,如文档理解、视频问答和多语言任务。文章首先介绍了模型的基本特性,包括其70亿参数规模、多语言支持和基于Transformer的架构。接着,文章详细讲解了本地部署的环境配置步骤,包括创建虚拟环境、安装PyTorch、TorchVision、TorchAudio等依赖库,以及使用Hugging Face的transformers库加载模型。此外,文章还提供了运行代码示例,展示了如何加载模型、预处理输入数据并生成输出。针对国内用户可能遇到的下载速度慢的问题,文章建议使用国内镜像站进行模型下载,并提供了修改代码以使用本地模型路径的方法。最后,文章指导用户如何运行本地文件进行推理。
Qwen2-VL微调实战[项目代码]
本文详细介绍了如何使用Qwen2-VL-2B-Instruct模型在COCO2014图像描述数据集上进行Lora微调训练。文章涵盖了环境配置、数据集准备、模型下载与加载、SwanLab训练监控集成、微调过程及结果演示等完整流程。通过具体代码示例,展示了如何利用transformers和peft框架实现多模态大模型的微调,并分析了训练过程中的关键指标变化。最后还提供了微调后模型的推理方法,对比了微调前后的输出差异,验证了微调效果。
如何高效搭建 Qwen2.5-VL-7b 模型的推理服务
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOZ0tBKKS9JDqlcvXPKV-KQKA1?pwd=evu9 Qwen2.5-VL API 服务器,是适配 Qwen2.5-VL 视觉语言模型、且兼容 OpenAI 的 API 服务端,能实现带图像理解功能的多模态对话。 感谢 Qwen 团队,以及提供基础支持的 web 框架、Transformers 库、FastAPI(模型处理支持)。问题与功能需求可通过问题跟踪器反馈。 (注:可根据实际部署,自定义仓库 URL、许可证信息、特定系统要求、配置选项及部署说明)
Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、M
旅行商问题Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、Qwen2和Yi1训练的大型模型训练工具.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Firefly-一个支持Qwen2.5、
多模态大模型推理测试可视化平台Web-Streamlit版-支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型-支持transformers/vllm推理引擎
## 资源名称(30字) **多模态大模型推理平台-Streamlit版(支持Qwen2.5/InternVL3/Kimi三大模型)** ## 资源描述(800字内) 这是一款基于Streamlit开发的专业级多模态大模型推理测试平台,集成了当前最主流的三大视觉语言模型:阿里巴巴Qwen2.5-VL、上海AI实验室InternVL3和月之暗面Kimi-VL。该平台提供完整的Web界面,支持图文混合输入,实现了transformers和vLLM双推理框架切换,是AI开发者和研究人员进行多模态模型测试的理想工具。核心特性包括智能显存管理(支持30%-95%GPU使用率配置,有效防止OOM),模型缓存机制(避免重复加载,大幅提升推理速度),兼容性修复(解决Streamlit与PyTorch冲突),以及模块化架构设计(采用工厂模式,易于扩展新模型)。界面采用现代化蓝紫渐变配色,响应式左右分栏布局,支持实时状态反馈和结果复制。技术规格为Python 3.12.10 + Streamlit 1.45.1 + PyTorch 2.6.0 + vLLM 0.8.5,支持JPG/PNG图片输入和纯文本推理,推荐16GB+显存的NVIDIA GPU环境。交付内容包含完整源代码(553行主程序+模块化组件)、详细部署文档(275行README)、一键启动脚本、兼容性修复工具、图像处理工具库和完整的错误处理指南。该平台具有即用性强(一键部署)、成本效益高(本地部署降低API调用成本)、定制化强(开源架构便于二次开发)等商业价值,适用于AI研究机构的模型对比测试、企业AI部门的内部评估、教育培训的实验演示以及个人开发者的技术学习等多种场景,代表了当前多模态AI应用开发的最佳实践。
Qwen3.5模型微调与转换教程[可运行源码]
本文详细介绍了使用Unsloth框架对Qwen3.5-2B-Base模型进行微调的全流程,包括环境配置、模型与数据集下载、数据格式转换、LoRA微调训练以及模型导出。首先通过conda创建Python 3.10环境并安装unsloth、transformers、accelerate等依赖。微调数据集需转换为JSONL格式,并提供了Python脚本示例。训练部分展示了如何加载模型、配置LoRA参数(r=16, alpha=16)、设置训练参数(batch_size=4, gradient_accumulation_steps=64, 5个epoch)并启动SFTTrainer。训练完成后,模型可导出为Safetensors格式(用于vLLM部署)或GGUF格式(用于Ollama部署),并提供了详细的导出脚本。文章还包含将LoRA适配器转换为GGUF格式的独立脚本,支持多种输出精度(f32、f16、q8_0等)。整个过程覆盖了从环境搭建到模型部署的完整链路,适合需要微调Qwen3.5系列模型的开发者参考。
基于Qwen大模型的网络小说生成微调训练系统_包含数据预处理_模型验证_文本生成全流程_支持PyTorch和Transformers框架_适用于中文小说创作与内容生成_实现从原始数.zip
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