简介
Qwen（通义千问）是阿里云通义团队开源的一系列大规模预训练与对话模型，包含 1.8B、7B、14B、72B 等不同规模，并提供 Chat 系列模型与量化推理方案。该项目覆盖从模型下载、量化（GPTQ/Int4/Int8）、部署（vLLM、FastChat、Docker）到微调（LoRA、Q-LoRA）的完整使用说明，适合研究与工程实践。正文长度控制在 500 字以内，段落清晰，突出功能与场景。
主要特性
- 多尺度模型：提供 1.8B、7B、14B、72B 等模型与 Chat 变体，支持长上下文（最高 32K）。
- 开源与量化：发布 Int4/Int8/GPTQ 量化模型，方便在资源受限环境部署。
- 丰富工具链：包含 finetune、quantize、demo、Docker 与 API 示例，支持 Transformers、ModelScope 与 vLLM 等生态。
使用场景
- 大规模对话系统与客服机器人。
- 本地离线推理与模型压缩部署（边缘或私有云）。
- 研究基准与微调（LoRA/Q-LoRA）实验平台。
技术特点
- 支持 32K 长上下文（部分模型），采用 NTK-aware、window-attn 等技术优化长文本建模。
- 提供 KV-cache 量化、Flash-Attention 支持与多卡部署方案，兼容多种推理框架（PyTorch、vLLM）。
- 完善的文档与示例，包括性能对比、量化指南与部署脚本，便于工程化复现。