快速部署Qwen2.5模型:PAI平台助力AI研发全链路

利用阿里云PAI平台,轻松部署Qwen2.5模型,无需代码,快速上手,助力AI研发全链路。

原文标题:别再熬夜调模型——从构想到落地,我们都管了!

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

本文介绍了如何利用阿里云PAI平台快速部署Qwen2.5模型,覆盖AI研发的全流程,从数据标注到模型部署和运维。PAI平台的Model Gallery提供丰富的模型资源,PAI-EAS提供高性能推理服务,两者结合简化了模型部署过程,无需编写代码即可完成。

文章以Qwen2.5-7B模型为例,演示了在PAI平台上选择模型、配置参数、部署和使用WebUI进行交互的步骤。PAI-EAS还提供了模型服务的全面管理功能,包括查看服务状态、在线调试、扩缩容和性能监控等。

此外,文章还提到了Qwen2.5模型支持多语言以及在特定领域的能力提升,并鼓励读者根据自身需求选择不同参数规模的模型或进行微调训练。

怜星夜思:

1、除了Qwen2.5,PAI平台还支持哪些其他类型的模型部署?部署方式是否相同?
2、文章中提到的“无需编写代码”部署,对于有一定代码基础的用户来说,是否限制了模型的灵活性?
3、Qwen2.5模型的实际应用效果如何?相比其他同类模型有哪些优势和不足?

原文内容

阿里妹导读


本文将以 Qwen2.5 : 7B 为例进行演示,介绍如何通过人工智能平台 PAI实现AI 研发的全链路支持,覆盖了从数据标注、模型开发、训练、评估、部署和运维管控的整个AI研发生命周期。

一、引言

随着AI技术的日新月异,越来越多的企业、组织和个体开发者都在积极寻求如何利用AI提升工作效率、优化决策,从而挖掘新的价值。然而,在实际的AI开发过程中,开发者和团队经常需要花费大量时间在数据标注、模型训练等重复性任务上,这些障碍不仅影响项目的进展速度,还可能降低模型的质量及最终的应用效果。

本文将以 Qwen2.5 : 7B 为例进行演示,介绍如何通过人工智能平台 PAI实现AI 研发的全链路支持,覆盖了从数据标注、模型开发、训练、评估、部署和运维管控的整个AI研发生命周期。通过 PAI的Model Gallery 和 PAI-EAS(弹性推理服务),只需几分钟就能轻松部署阿里云大规模语言和多模态系列模型 Qwen2.5!甚至整个部署过程完全不需要编写代码,无论您是初学者还是资深专家,都可以快速完成部署并立即投入使用。其中,Model Gallery 组件提供了一个丰富多样的模型资源库,使用户能够轻松地查找、部署、训练和评估模型,大大简化了开发流程。PAI-EAS 则提供了高性能的模型推理服务,支持多种异构计算资源,并配备了一套完整的运维和监控系统,确保服务的稳定性和高效性。

此外,还可以根据实际需求选择其他参数规模的 Qwen2.5 模型,并相应调整实例规格配置,或者使用 PAI-DSW 和 PAI-DLC 进行模型的微调训练,以便更好地满足特定业务场景的需求,进一步提高模型的性能、准确性和适用性。点击文末阅读原文查看方案详情,了解更多关于如何利用PAI平台加速您的AI项目,实现更高的生产力和创新力。

二、方案架构与部署


(一)方案架构

(二)部署准备与模型选择

Model Gallery 集成了众多AI开源社区中优质的预训练模型,支持零代码实现模型训练(微调)、模型压缩、模型评测、模型部署的全部过程。

  1. 准备工作:登录PAI 控制台,并在工作空间中选择Model Gallery

  2. 选择模型:本文以Qwen2.5-7B-Instruct为例进行演示,可根据实际需求选择其他参数的Qwen2.5模型。进入模型详情页后点击右上角部署按钮。

  3. 参数选择:资源配置选择推荐使用GPU:ml.gu7i.c8m30.1-gu30。其余配置项保持默认不变,点击左下角部署按钮。


(三)使用 WebUI 调用 Qwen2.5 模型

完成前期准备及模型选择后,将通过 PAI-EAS 的Web UI 来实现模型调用。
  1. 点击查看 Web 应用并打开 WebUI 页面。在当前页面可以配置模型的各种参数,比如温度、Top K 、Top P 等。

  1. 在文本输入框中可以进行对话交互。输入问题或者指令后,点击 Send 按钮即可调用模型服务。

  1. Qwen2.5 模型具备支持超过 29 种语言的能力,例如能够用法语进行自我介绍。

  1. 融入领域专业专家模型,Qwen2.5 的知识广度和在编码与数学领域的能力都显著提升。可以提出一道数学题,Qwen2.5 能够给出正确的解答。

(四)PAI-EAS 管理模型服务

  1. 点击PAI 控制台左侧导航栏中的模型在线服务 (EAS)可以看到当前部署的服务。

  1. 点击服务名称,进入服务详情页。通过 PAI-EAS 可以全面管理模型服务,包括但不限于查看服务状态、在线调试服务、扩缩容实例,以及实时监控服务性能。

点此下方阅读原文使用PAI快速部署Qwen2.5模型!

实际应用效果还是要看具体的场景和需求。每个模型都有自己的特点和优势,没有绝对的好坏之分。建议多尝试几个不同的模型,找到最适合自己的。

我试用过一段时间,感觉Qwen2.5在中文理解和生成方面表现不错,尤其是在一些特定领域,比如代码生成和数学题解答。不过在处理一些复杂任务时,还是会有一些错误或不准确的地方。

除了Qwen2.5,PAI平台还支持其他类型的模型,例如CV、NLP等,具体的可以去看看官方文档,里面写的很详细。部署方式可能会略有不同,具体得看是什么类型的模型。

我记得之前用过PAI部署过Stable Diffusion,流程和这个差不多,也是在Model Gallery里找到模型然后部署。不过具体的参数配置可能不太一样,得根据模型的需要调整。

“无需编写代码”只是简化了部署流程,又不是完全不能写代码。如果需要自定义一些功能,应该也可以通过PAI提供的API或者SDK来实现。

相比其他一些开源模型,Qwen2.5的优势可能在于它背后有阿里云的支持,可以获得更好的算力资源和技术支持。不足之处可能是社区活跃度还不够高,可用的资源相对较少。

我觉得这个得看具体需求吧。如果只是简单的测试或者快速上线,那“无需编写代码”肯定方便。但如果需要对模型进行更精细的控制或定制化开发,那肯定还是需要写代码的。

对于没有代码基础的小白来说,快速上手体验一把大模型挺友好的。对于老手来说,我个人更喜欢自己写代码,自由一些,不过PAI也提供了代码部署方式。

应该支持不少模型吧,毕竟阿里云自己也搞了很多大模型。不过我猜想底层技术应该都差不多,只是根据不同的模型类型做了一些适配。