Cara Menggunakan Qwen 2.5: Panduan Komprehensif

Qwen 2.5 telah muncul sebagai pemain yang hebat dalam landskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat, , menawarkan keupayaan lanjutan dalam pemahaman bahasa, penaakulan dan penjanaan kod. Dibangunkan oleh Alibaba Cloud, model ini direka bentuk untuk menyaingi peneraju industri, menyediakan aplikasi serba boleh merentas pelbagai domain. Artikel ini menyelidiki selok-belok Qwen 2.5, meneroka ciri, penggunaannya dan cara ia dibandingkan dengan model lain seperti DeepSeek R1.

Apakah Qwen 2.5?

Qwen 2.5 ialah model bahasa AI tujuan umum yang dibangunkan oleh Alibaba Cloud. Ia cemerlang dalam pemahaman bahasa, penaakulan dan penjanaan kod, meletakkan dirinya sebagai kuasa serba boleh dalam industri AI. Tidak seperti model yang tertumpu semata-mata pada tugasan tertentu, Qwen 2.5 menawarkan prestasi terkini merentas pelbagai aplikasi, daripada penyelesaian perusahaan kepada penyelidikan dan pembangunan. citeturn0search0

Ciri-ciri Utama Qwen 2.5

1. Sokongan Bahasa yang Dipertingkat: Qwen 2.5 menyokong lebih 29 bahasa, termasuk bahasa Cina, Inggeris, Perancis, Sepanyol, Portugis, Jerman, Itali, Rusia, Jepun, Korea, Vietnam, Thai dan Arab.

2. Pengendalian Konteks Lanjutan: Model ini boleh memproses sehingga 128K token dan menjana kandungan sehingga 8K token, menjadikannya mahir dalam mengendalikan kandungan bentuk panjang dan perbualan yang rumit. citeturn0search2

3. Varian Khusus: Qwen 2.5 termasuk model khusus seperti Qwen 2.5-Coder untuk tugasan pengekodan dan Qwen 2.5-Math untuk pengiraan matematik, mempertingkatkan kepelbagaiannya.

4. Kualiti Data yang Diperbaiki: Kualiti data pra-latihan model telah dipertingkatkan dengan ketara melalui penapisan data, penyepaduan data matematik dan pengekodan, dan penggunaan data sintetik berkualiti tinggi.

5. Gesaan Sistem Adaptif: Qwen 2.5 mempamerkan kebolehsuaian yang lebih baik kepada pelbagai gesaan sistem, mempertingkatkan keupayaan main peranan dan fungsi chatbotnya.

Bagaimana untuk Menggunakan Qwen 2.5?

Qwen 2.5 ialah model AI berkuasa yang boleh digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi, penaakulan dan penjanaan kod. Sama ada anda seorang pembangun, penyelidik atau pemilik perniagaan, memahami cara mengakses dan menyepadukan Qwen 2.5 dengan berkesan boleh memaksimumkan potensinya.

Bagaimana untuk Mengakses Qwen 2.5?

Untuk mula menggunakan Qwen 2.5, anda perlu mengaksesnya melalui salah satu saluran yang tersedia. Berikut ialah cara utama untuk mendapatkan akses:

API Awan Alibaba:

• Qwen 2.5 boleh didapati melalui perkhidmatan AI Alibaba Cloud.
• Anda boleh mendaftar untuk Alibaba Cloud dan mendapatkan kelayakan API untuk menggunakan model tersebut.
• Lawati tapak web Alibaba Cloud dan navigasi ke bahagian perkhidmatan AI.

Hab Model Wajah Memeluk:

• Qwen 2.5 dihoskan pada Hugging Face, di mana anda boleh memuat turun atau menggunakannya melalui perpustakaan Transformers.
• Sesuai untuk pembangun yang ingin memperhalusi atau menjalankan model secara tempatan.

4. Untuk Pembangun: Akses API

• CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan API qwen(nama model: qwen-max;), dan anda akan mendapat $1 dalam akaun anda selepas mendaftar dan log masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mengalami CometAPI.
• CometAPI bertindak sebagai hab berpusat untuk API beberapa model AI terkemuka, menghapuskan keperluan untuk terlibat dengan berbilang penyedia API secara berasingan.

Panduan Langkah demi Langkah: Bagaimana Menggunakan Qwen 2.5?

Sebaik sahaja anda mempunyai akses, ikut langkah ini untuk menggunakan Qwen 2.5 dengan berkesan:

Langkah 1: Dapatkan Bukti Kelayakan API (untuk Akses Awan)

• Masuk ke anda Alibaba Awan akaun.
• Navigasi ke Perkhidmatan Model AI dan melanggan Qwen 2.5.
• Dapatkan semula anda Kunci API dari papan pemuka.

Langkah 2: Pasang Perpustakaan Diperlukan

Untuk pengguna Python, pasangkan kebergantungan yang diperlukan:

pip install requests transformers torch

Jika menggunakan Muka Memeluk:

pip install transformers

Langkah 3: Buat Permintaan API (Penggunaan Awan)

Gunakan Python untuk menghantar permintaan ke 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())

Skrip ini menghantar permintaan kepada Qwen 2.5 dan mendapatkan semula respons.

Menjalankan Qwen 2.5 Secara Tempatan

Jika menggunakan Muka Memeluk, muatkan model seperti berikut:

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))

Kaedah ini membolehkan anda menjalankan model pada sistem setempat anda.

CometAPI intergrate qwen API

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)

Sila rujuk kepada Qwen 2.5 Coder 32B Instruct API and API Maks Qwen 2.5 untuk butiran penyepaduan.CometAPI telah mengemas kini yang terkini API QwQ-32B.

Memanfaatkan Model Khusus

1. Qwen 2.5-Coder: Untuk tugas pengekodan, Qwen 2.5-Coder menawarkan penjanaan kod dan keupayaan pemahaman yang dipertingkat, menyokong berbilang bahasa pengaturcaraan dan membantu dalam tugas seperti penyiapan kod dan penyahpepijatan.

2. Qwen 2.5-Math: Varian ini disesuaikan untuk pengiraan matematik, menyediakan penyelesaian tepat kepada masalah matematik yang kompleks, menjadikannya berharga untuk tujuan pendidikan dan penyelidikan.

Bagaimanakah Qwen 2.5 Berbanding dengan DeepSeek R1?

Dalam landskap AI yang kompetitif, membandingkan Qwen 2.5 dengan model seperti DeepSeek R1 memberikan cerapan tentang kekuatan dan aplikasi masing-masing.

Tanda aras prestasi

Ujian penanda aras menunjukkan bahawa Qwen 2.5 mengatasi DeepSeek R1 dalam beberapa bidang utama:

• Arena-Keras (Keutamaan): Qwen 2.5 mendapat markah 89.4, mengatasi DeepSeek R1 85.5, menunjukkan keutamaan yang lebih tinggi dalam penilaian pengguna.
• MMLU-Pro (Pengetahuan dan Penaakulan): Kedua-dua model menunjukkan prestasi yang sama, dengan Qwen 2.5 mendapat markah 76.1 dan DeepSeek R1 75.9, mempamerkan pengetahuan yang setanding dan kebolehan penaakulan.
• GPQA-Berlian (QA Akal Biasa): Qwen 2.5 mencapai skor 60.1, sedikit mendahului DeepSeek R1 59.1, mencerminkan pemahaman akal yang lebih baik.

Pengkhususan dan Serbaguna

Walaupun DeepSeek R1 tertumpu terutamanya pada tugas penaakulan, Qwen 2.5 menawarkan rangkaian aplikasi yang lebih luas, termasuk pemahaman bahasa, penaakulan dan penjanaan kod. Fleksibiliti ini menjadikan Qwen 2.5 sesuai untuk pelbagai kes penggunaan, daripada penyelesaian perusahaan kepada penyelidikan dan pembangunan.

2. Qwen 2.5 lwn. Model AI Lain

Kesimpulan

Qwen 2.5 berdiri sebagai model AI yang serba boleh dan berkuasa, menawarkan keupayaan lanjutan dalam pemahaman bahasa, penaakulan dan penjanaan kod. Sokongan bahasanya yang meluas, keupayaan untuk mengendalikan konteks yang panjang, dan varian khusus seperti Qwen 2.5-Coder dan Qwen 2.5-Math meningkatkan kebolehgunaannya merentas pelbagai domain. Jika dibandingkan dengan model seperti DeepSeek R1, Qwen 2.5 menunjukkan prestasi unggul dalam beberapa penanda aras, menonjolkan potensinya sebagai penyelesaian AI terkemuka. Dengan memahami cirinya dan menyepadukannya dengan berkesan ke dalam aplikasi, pengguna boleh memanfaatkan potensi penuh Qwen 2.5 untuk memenuhi keperluan AI mereka.