如何在3分鐘內在本地運行QWEN2.5型號？

> QWEN2.5-MAX：一種經濟高效的，類人類的推理大語言模型

> AI景觀嗡嗡作響，具有強大的，具有成本效益的模型，例如DeepSeek，Mistral Small 3和Qwen2.5最大。 尤其是QWEN2.5-MAX作為一個有效的專家（MOE）模型，甚至在某些基準測試中表現優於DeepSeek V3。它的高級體系結構和大規模的培訓數據集（多達18萬億個代幣）正在為性能設定新的標準。本文探討了QWEN2.5-MAX的架構，其競爭優勢以及與DeepSeek V3相比的潛力。我們還將指導您在本地運行QWEN2.5型號。

鍵qwen2.5模型特徵：

• 多語言支持：支持超過29種語言。
• 擴展上下文：處理最高128K令牌的長上下文。
• 增強功能：在編碼，數學，指導下和結構化數據理解方面的顯著改進。

>目錄表：

• 鍵qwen2.5模型特徵
• >與ollama一起使用qwen2.5>
> qwen2.5：7b推理
> qwen2.5編碼：3b推理
結論

>與Ollama在本地運行Qwen2.5：

首先，安裝ollama：

ollama下載鏈接

linux/ubuntu用戶：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

可用QWEN2.5 OLLAMA模型：

>我們將使用7B參數模型（約4.7 GB）。較小的型號可用於資源有限的用戶。

>

> qwen2.5：7b推理：

ollama pull qwen2.5:7b

>

命令將下載該模型。 您會看到與此類似的輸出：pull

然後運行模型：

<code>pulling manifest 
pulling 2bada8a74506... 100% ▕████████████████▏ 4.7 GB                         
... (rest of the output) ...
success</code>

ollama run qwen2.5:7b

>示例查詢：

提示：

>用30個單詞定義矢量數據庫。

<code>Vector databases efficiently store and query numerical arrays (vectors), often using approximations for fast similarity searches in large datasets.</code>

提示：

列出一些示例。 >

<code>Popular vector databases include Pinecone, Weaviate, Milvus, ChromaDB, and Amazon Aurora Vectorstore.</code>

（按CTRL D到退出）

> 注意：本地運行的型號缺乏實時訪問和Web搜索功能。 例如：

提示：

>今天的日期是什麼？ >

<code>Today's date is unavailable.  My knowledge is not updated in real-time.</code>

> QWEN2.5編碼：3B推理：

遵循相同的過程，在

和

>命令中替換

qwen2.5-coder:3bqwen2.5:7b pull run>示例編碼提示：

提示：>提供fibonacci序列的Python代碼。 >

（輸出：fibonacci序列的Python代碼將在此處顯示） >提示：

使用Python函數創建一個簡單的計算器。

>（輸出：將在此處顯示一個簡單計算器的Python代碼）

結論：

本指南演示瞭如何使用Ollama在本地運行QWEN2.5模型，突出了QWEN2.5-MAX的優勢：128K上下文長度，多語言支持和增強的功能。 儘管本地執行可以提高安全性，但它犧牲了實時信息訪問。 Qwen2.5在效率，安全性和性能之間提供了令人信服的平衡，使其成為各種AI應用程序的DeepSeek V3的強大替代品。 有關通過Google Colab訪問QWEN2.5-MAX的更多信息可在單獨的資源中獲得。

以上是如何在3分鐘內在本地運行QWEN2.5型號？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！