InternLM2.5-7B-Chat-1M
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Internlm2.5 7B Chat 1M
简介 :
InternLM2.5-7B-Chat-1M 是一个开源的70亿参数的对话模型,具有卓越的推理能力,在数学推理方面超越了同量级模型。该模型支持1M超长上下文窗口,能够处理长文本任务,如LongBench等。此外,它还具备强大的工具调用能力,能够从上百个网页搜集信息进行分析推理。
需求人群 :
目标受众包括需要处理大量文本数据的研究人员和开发者,以及希望利用AI进行复杂对话和推理的企业和个人。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 58.2K
使用场景
研究人员使用模型进行数学问题解答
企业利用模型进行客户服务的自动化对话
开发者通过模型实现个性化的聊天机器人
产品特色
支持1M超长上下文窗口,适合长文本任务处理
在数学推理方面具有同量级模型最优精度
工具调用能力升级,支持多轮调用完成复杂任务
支持从上百个网页搜集信息进行分析推理
通过LMDeploy和Transformers进行本地和流式生成推理
与vLLM兼容,可启动兼容OpenAI API的服务
使用教程
1. 安装必要的库,如torch和transformers。
2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM从Hugging Face加载模型。
3. 设置模型精度为torch.float16以避免显存不足。
4. 通过chat或stream_chat接口与模型进行交互。
5. 使用LMDeploy进行1M超长上下文的本地批量推理。
6. 利用vLLM启动兼容OpenAI API的服务,进行更高级的模型部署。
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