Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), les modèles de langage jouent un rôle essentiel dans des tâches telles que la génération de contenu, la compréhension contextuelle et le support multilingue. Cependant, leur déploiement peut être limité par des problèmes de taille, de capacité ou de polyvalence. Qwen2.5, développé par Alibaba Cloud, apporte une solution flexible et performante pour répondre à ces défis.
Qu’est-ce que Qwen2.5 ?
Qwen2.5 est une série de modèles de langage optimisés pour les projets d’IA. Disponibles en plusieurs tailles (de 0,5 à 72 milliards de paramètres), ces modèles offrent une grande flexibilité. Ils sont capables de générer des textes longs, d’interpréter des données structurées et de prendre en charge plus de 29 langues. Avec un pré-entraînement sur 18 000 milliards de tokens, ils garantissent des performances fiables et polyvalentes.
Pourquoi choisir Qwen2.5 ?
- Longues séquences : Gestion jusqu’à 128 000 tokens pour des réponses détaillées.
- Support multilingue : Compatible avec plus de 29 langues, dont le français, l’anglais et le chinois.
- Facilité de déploiement : Disponible sur Hugging Face et ModelScope, prêt à être utilisé dans le cloud ou via Docker.
- Performance et résilience : Suivi précis des instructions et robustesse face à différents prompts système.
Comment démarrer avec Qwen2.5 ?
Étape 1 : Installation
Installez rapidement via pip :
pip install transformers
Étape 2 : Exemple d’utilisation
Chargez un modèle préentraîné en Python :
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
En bref
Qwen2.5 est un outil de choix pour des applications variées en intelligence artificielle, allant de la génération de contenu à la compréhension multilingue. Sa flexibilité et ses performances en font un allié précieux pour les chercheurs et développeurs IA. Lancez-vous dès aujourd’hui pour découvrir son plein potentiel.
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