qwen2.5

本地大模型编程实战(22)用langchain实现基于SQL数据构建问答系统(1)使 LLM(大语言模型) 系统能够查询结构化数据与非结构化文本数据在性质上可能不同。后者通常生成可在向量数据库中搜索的文本，而结构化数据的方法通常是让 LLM 编写和执行 DSL（例如 SQL）中的查询。我们将演练在使用基于 langchain 链，在结构化数据库 SQlite 中的数据上创建问答系统的基本方法，该系统建立以后，我们用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回自然语言答案。后面我们将基于智能体(Agent) 实现类似功能，两者之间的主要区别在于：智能体可以根据需要多次循环查询数据库以

LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的工作流编排打造专属AI搜索引擎上一篇文章介绍了如何使用 Ollama 和 Dify 搭建个人 AI 助手。首先通过 Ollama 私有化部署了 Qwen2.5 (7B) 模型，然后使用 Docker Compose 一键部署了 Dify 社区版平台。在 Dify 平台上，通过普通编排的方式，创建了基于 Qwen2.5 模型的聊天助手，并添加了个人知识库作为上下文，实现了真正的个人助手功能。

调用 Xinference OpenAI接口时报错 Model not found in the model list, uid错误如下, 请不要被错误吓住或蒙蔽双眼, 自己看最下面的报错内容Traceback (most recent call last): File "C:\Users\HW\.conda\envs\aibot\Lib\site-packages\starlette\responses.py", line 259, in __call__ await wrap(partial(self.listen_for_disconnect, receive)) File "C:\Users\HW\.conda\envs\

深入解析 Transformers 框架（四）：Qwen2.5/GPT 分词流程与 BPE 分词算法技术细节详解前面我们已经通过三篇文章，详细介绍了 Qwen2.5 大语言模型在 Transformers 框架中的技术细节，包括包和对象加载、模型初始化和分词器技术细节：

使用Ollama测试OpenAI的Swarm多智能体编排框架https://ollama.com/Requires Python 3.10+https://github.com/openai/swarm

Qwen2.5 模型使用初体验1. 环境准备2. 模型下载参考文档：魔搭社区效率评估 - Qwen3. 直接服务器vllm启动测试参考文档：

大模型Qwen2.5 家族的最新成员阿里今天发布了 Qwen 家族的最新成员：Qwen2.5，包括语言模型 Qwen2.5，以及专门针对编程的 Qwen2.5-Coder 和数学的 Qwen2.5-Math 模型。

AI语言战争再起：阿里巴巴发布通义千问Qwen2.5追平GPT-4 Turbo，中文能力傲视群雄在人工智能领域的激烈竞争中，阿里巴巴再次展现出其在自然语言处理方面的实力。最新发布的通义千问2.5版本，在多个关键能力上取得了显著提升，特别是在中文能力方面，继续保持了业界的领先地位。