Comment utiliser Qwen 2.5 : un guide complet

Qwen Qwen 2.5 s'est imposé comme un acteur majeur dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle, offrant des capacités avancées en matière de compréhension du langage, de raisonnement et de génération de code. Développé par Alibaba Cloud, ce modèle est conçu pour rivaliser avec les leaders du secteur et offre des applications polyvalentes dans divers domaines. Cet article explore les subtilités de Qwen 2.5, ses fonctionnalités, son utilisation et sa comparaison avec d'autres modèles comme DeepSeek R1.

Qu'est-ce que Qwen 2.5 ?

Qwen 2.5 est un modèle de langage d'IA polyvalent développé par Alibaba Cloud. Il excelle dans la compréhension du langage, le raisonnement et la génération de code, se positionnant comme un outil polyvalent et performant dans le secteur de l'IA. Contrairement aux modèles axés uniquement sur des tâches spécifiques, Qwen 2.5 offre des performances de pointe pour diverses applications, des solutions d'entreprise à la recherche et développement.

Principales caractéristiques de Qwen 2.5

1. Prise en charge linguistique améliorée : Qwen 2.5 prend en charge plus de 29 langues, dont le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï et l'arabe.

2. Gestion du contexte étendu : Le modèle peut traiter jusqu'à 128 8 jetons et générer du contenu jusqu'à 0 2 jetons, ce qui le rend apte à gérer du contenu long et des conversations complexes.

3. Variantes spécialisées : Qwen 2.5 inclut des modèles spécialisés comme Qwen 2.5-Coder pour les tâches de codage et Qwen 2.5-Math pour les calculs mathématiques, améliorant ainsi sa polyvalence.

4. Qualité des données améliorée : La qualité des données de pré-formation du modèle a été considérablement améliorée grâce au filtrage des données, à l'intégration de données mathématiques et de codage et à l'utilisation de données synthétiques de haute qualité.

5. Invites du système adaptatif : Qwen 2.5 présente une adaptabilité améliorée à diverses invites système, améliorant ses capacités de jeu de rôle et ses fonctionnalités de chatbot.

Comment utiliser Qwen 2.5 ?

Qwen 2.5 est un puissant modèle d'IA utilisable pour le traitement du langage naturel, le raisonnement et la génération de code. Que vous soyez développeur, chercheur ou chef d'entreprise, comprendre comment accéder à Qwen 2.5 et l'intégrer efficacement peut maximiser son potentiel.

Comment accéder à Qwen 2.5 ?

Pour commencer à utiliser Qwen 2.5, vous devez y accéder via l'un des canaux disponibles. Voici les principaux moyens d'y accéder :

API Alibaba Cloud :

• Qwen 2.5 est disponible via les services d'IA d'Alibaba Cloud.
• Vous pouvez vous inscrire à Alibaba Cloud et obtenir les informations d'identification API pour utiliser le modèle.
• Visitez le site Web d’Alibaba Cloud et accédez à la section Services d’IA.

Modèle de visage enlacé Hub :

• Qwen 2.5 est hébergé sur Hugging Face, où vous pouvez le télécharger ou l'utiliser via la bibliothèque Transformers.
• Idéal pour les développeurs souhaitant affiner ou exécuter le modèle localement.

4. Pour les développeurs : accès API

• CometAPI propose un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à intégrer l'API qwen (nom du modèle : qwen-max ;). Vous recevrez 1 $ sur votre compte après votre inscription et votre connexion ! N'hésitez pas à vous inscrire et à découvrir CometAPI.
• CometAPI agit comme un hub centralisé pour les API de plusieurs modèles d'IA de premier plan, éliminant ainsi le besoin d'interagir séparément avec plusieurs fournisseurs d'API.

Guide étape par étape : comment utiliser Qwen 2.5 ?

Une fois que vous avez accès, suivez ces étapes pour utiliser Qwen 2.5 efficacement :

Étape 1 : Obtenir les identifiants API (pour l'accès au cloud)

• Connectez-vous à votre Cloud Alibaba compte.
• Accédez à Services de modèles d'IA et abonnez-vous à Qwen 2.5.
• Récupérez votre Clé API depuis le tableau de bord.

Étape 2 : Installer les bibliothèques requises

Pour les utilisateurs de Python, installez les dépendances nécessaires :

pip install requests transformers torch

Si vous utilisez Hugging Face :

pip install transformers

Étape 3 : Effectuer une demande d’API (utilisation du cloud)

Utilisez Python pour envoyer une requête à l'API Qwen 2.5 :

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Ce script envoie une requête à Qwen 2.5 et récupère une réponse.

Exécution de Qwen 2.5 localement

Si vous utilisez Hugging Face, chargez le modèle comme suit :

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

Cette méthode vous permet d’exécuter le modèle sur votre système local.

CometAPI intègre l'API qwen

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

S'il vous plaît se référer à API d'instructions Qwen 2.5 Coder 32B et API Qwen 2.5 Max pour plus de détails sur l'intégration. CometAPI a mis à jour la dernière API QwQ-32B.

Tirer parti des modèles spécialisés

1. Qwen 2.5-Codeur : Pour les tâches de codage, Qwen 2.5-Coder offre des capacités améliorées de génération et de compréhension de code, prenant en charge plusieurs langages de programmation et aidant dans des tâches telles que la complétion de code et le débogage.

2. Qwen 2.5-Mathématiques : Cette variante est adaptée aux calculs mathématiques, fournissant des solutions précises à des problèmes mathématiques complexes, ce qui la rend précieuse à des fins éducatives et de recherche.

Comment Qwen 2.5 se compare-t-il à DeepSeek R1 ?

Dans le paysage concurrentiel de l’IA, comparer Qwen 2.5 à des modèles comme DeepSeek R1 donne un aperçu de leurs points forts et applications respectifs.

Benchmarks de Performance

Les tests de référence indiquent que Qwen 2.5 surpasse DeepSeek R1 dans plusieurs domaines clés :

• Arène-Difficile (Préférence) : Qwen 2.5 a obtenu un score de 89.4, surpassant les 1 de DeepSeek R85.5, indiquant une préférence plus élevée dans les évaluations des utilisateurs.
• MMLU-Pro (Connaissance et Raisonnement) : Les deux modèles ont obtenu des résultats similaires, Qwen 2.5 obtenant un score de 76.1 et DeepSeek R1 de 75.9, présentant des capacités de connaissances et de raisonnement comparables.
• GPQA-Diamond (AQ de bon sens) : Qwen 2.5 a obtenu un score de 60.1, légèrement supérieur aux 1 de DeepSeek R59.1, reflétant une meilleure compréhension du bon sens.

Spécialisation et polyvalence

Alors que DeepSeek R1 se concentre principalement sur les tâches de raisonnement, Qwen 2.5 offre un éventail d'applications plus large, notamment la compréhension du langage, le raisonnement et la génération de code. Cette polyvalence rend Qwen 2.5 adapté à divers cas d'utilisation, des solutions d'entreprise à la recherche et développement.

2. Qwen 2.5 vs. Autres modèles d'IA

Conclusion

Qwen 2.5 se présente comme un modèle d'IA polyvalent et puissant, offrant des capacités avancées en compréhension du langage, raisonnement et génération de code. Sa prise en charge étendue des langages, sa capacité à gérer des contextes longs et ses variantes spécialisées comme Qwen 2.5-Coder et Qwen 2.5-Math optimisent son applicabilité dans divers domaines. Comparé à des modèles comme DeepSeek R1, Qwen 2.5 affiche des performances supérieures dans plusieurs benchmarks, soulignant son potentiel en tant que solution d'IA de pointe. En comprenant ses fonctionnalités et en les intégrant efficacement à leurs applications, les utilisateurs peuvent exploiter tout le potentiel de Qwen 2.5 pour répondre à leurs besoins en IA.