input_ids, max_new_tokens=512, streamer=streamer, ) 1.2.2 使用 vLLM 部署 要部署 Qwen1.5，我们建议您使用 vLLM。vLLM 是一个用于 LLM 推理和服务的快速且易于使用的框架。以 下，我们将展示如何使用 vLLM 构建一个与 OpenAI API 兼容的 API 服务。 首先，确保你已经安装 vLLM>=0.3.0 ： pip install 现在，你可以选择流式模式或非流式模式与 Qwen1.5 进行对话。继续阅读文档，并尝试探索模型推理的更多 高级用法！” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库，用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 这个平台，它允许你搜索和运行本地的 大规模语言模型。Qwen1.5 已经正式成为 LM Studio 的一部分。祝你使用愉快！ 1.5 Ollama Ollama 帮助您通过少量命令即可在本地运行 LLM。它适用于 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统。现在， Qwen1.5 正式上线 Ollama，您只需一条命令即可运行它： ollama run qwen 接着，我们介绍在 Ollama

是一种结合预训练参数和非参数记忆的文本生成技术。它使你能够通过你的领域内特有 的包含上下文的知识，来强化预训练模型中的现有知识。使用 RAG，你会先从非参数记忆中去检索相关文档集 （一般是通过在向量数据库中的相似性搜索），再使用 LLM 中的参数记忆生成与检索出的文档一致的输出。我们 发现 RAG 对各种需要大量知识的 NLP 任务十分有用，包括问答，总结和故事生成。 技术 © Thoughtworks, Inc. All Rights 也在其他领域发布了类似的十大榜单。在八月初发表了第一个主要版本的 OWASP LLM 十大安全风险榜单 强调了提示注入、不安全的输出处理、训练数据投毒以及其他个人和团队构建 LLM 应用程序 时最好注意的风险。OWASP 近期也发布了 OWASP API 十大安全风险榜单的第二版。鉴于 OWASP 十大安全风 险榜单的覆盖范围（Web 应用程序、API、LLM 及其他）、质量以及与持续变化的安全形势的相关性，我们继续 ChatGLM 评估 在英语世界中，有许多新兴的大语言模型（LLM）。虽然这些模型通常经过多种语言的预训练，但它们在其他语 言中的表现可能不如英语。清华大学开发的 ChatGLM 是一个开放的双语语言模型，基于通用语言模型架构，针 对中文会话进行了优化。由于中文在词语划分和语法方面较英语更为复杂，因此拥有一个针对中文进行优化的 LLM 非常重要。我们的团队在为呼叫中心开发中文情感检测应用时发现，ChatGLM

类下游任务 ◼ ChatGPT采用了GPT3.5（InstructGPT）大规模预训练模型，在 自然语言理解和作品生成上取得极大性能提升 ✓ 鉴于传统NLP技术的局限问题，基于大语言模型（LLM）有助于充分利 用海量无标注文本预训练，从而文本大模型在较小的数据集和零数据集 场景下可以有较好的理解和生成能力。基于大模型的无标准文本书收集， ChatGPT得以在情感分析、信息钻取、理解阅读等文本场景中优势突