3 분 안에 로컬로 QWEN2.5 모델을 실행하는 방법은 무엇입니까?

QWEN2.5-MAX : 비용 효율적이고 인간과 같은 추론 큰 언어 모델 AI 풍경은 DeepSeek, Mistral Small 3 및 Qwen2.5 Max와 같은 강력하고 비용 효율적인 모델로 윙윙 거립니다. 특히 QWEN2.5-MAX는 특히 벤치 마크에서 Deepseek V3보다 성능이 뛰어나는 강력한 혼합 경험 (MOE) 모델로 파도를 만들고 있습니다. 고급 아키텍처 및 대규모 교육 데이터 세트 (최대 18 조 개의 토큰)는 성능에 대한 새로운 표준을 설정하고 있습니다. 이 기사는 Qwen2.5-Max의 아키텍처, 경쟁력있는 장점 및 DeepSeek V3와 경쟁 할 수있는 잠재력을 탐구합니다. 또한 QWEN2.5 모델을 로컬로 실행하는 것을 안내합니다.

키 QWEN2.5 모델 기능 :

다국어 지원 :

29 개 이상의 언어를 지원합니다 확장 컨텍스트 :

최대 128k 토큰의 긴 컨텍스트를 처리합니다 향상된 기능 :

코딩, 수학, 지시 다음 및 구조화 된 데이터 이해의 상당한 개선.

목차 :

키 QWEN2.5 모델 기능
• Ollama와 함께 Qwen2.5를 사용하는 QWEN2.5 : 7B 추론 qwen2.5- 코더 : 3B 추론
결론
• Ollama와 함께 로컬로 Qwen2.5를 실행 : 먼저, ollama를 설치하십시오 : ollama 다운로드 링크 Linux/Ubuntu 사용자 :
사용 가능한 Qwen2.5 Ollama 모델 :
• 는 7B 매개 변수 모델 (약 4.7GB)을 사용합니다. 리소스가 제한된 사용자가 소규모 모델을 사용할 수 있습니다 qwen2.5 : 7b 추론 :
명령은 모델을 다운로드합니다. 다음과 비슷한 출력을 볼 수 있습니다 :

그런 다음 모델을 실행하십시오 :

• 예제 쿼리 : 프롬프트 :
벡터 데이터베이스를 30 단어로 정의하십시오
• 프롬프트 :
몇 가지 예를 나열하십시오
(종료하려면 ctrl d를 누르십시오)
• 참고 : 로컬로 운영되는 모델에는 실시간 액세스 및 웹 검색 기능이 없습니다. 예를 들면 :
프롬프트 :
• 오늘 날짜는 무엇입니까?

qwen2.5- 코더 : 3B 추론 : 및 명령에서

를 대체하여 동일한 프로세스를 따르십시오.

예제 코딩 프롬프트 : 프롬프트 :

Fibonacci 시퀀스에 Python 코드를 제공합니다 (출력 : Fibonacci 시퀀스의 파이썬 코드가 여기에 표시됩니다) Python 함수를 사용하여 간단한 계산기를 만듭니다 (출력 : 간단한 계산기를위한 파이썬 코드가 여기에 표시됩니다) 결론 :

이 안내서는 Ollama를 사용하여 로컬로 QWEN2.5 모델을 실행하는 방법을 보여줍니다. QWEN2.5-MAX의 강점 : 128K 컨텍스트 길이, 다국어 지원 및 향상된 기능을 강조합니다. 현지 실행은 보안을 향상 시키지만 실시간 정보 액세스를 희생합니다. QWEN2.5는 효율성, 보안 및 성능 간의 강력한 균형을 제공하므로 다양한 AI 애플리케이션을위한 DeepSeek V3에 대한 강력한 대안이됩니다. Google Colab을 통해 Qwen2.5-Max 액세스에 대한 자세한 내용은 별도의 리소스로 제공됩니다.

위 내용은 3 분 안에 로컬로 QWEN2.5 모델을 실행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!