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阿里通义千问 Qwen2 大模型开源发布

阿里通义千问Qwen2 大模型现已发布,并在 Hugging Face和 ModelScope上同步开源。 https://github.com/QwenLM/Qwen https://huggingface.co/Qwen https://modelscope.cn/organization/qwen Qwen2系列模型是Qwen1.5系列模型的重大升级。包括了5个尺⼨的预训练和指令微调模型,:Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。 在中⽂英语的基础上,训练数据中增加了27种语⾔相关的⾼质量数据;上下文长度支持进一步扩展,最⾼达到128K tokens(Qwen2-72B-Instruct) 。 公告称,Qwen2 相⽐Qwen1.5 在⼤规模模型实现了⾮常⼤幅度的效果提升。在针对预训练语⾔模型的评估中,对⽐当前最优的开源模型,Qwen2-72B在包括⾃然语⾔理解、知识、代码、数学及多语⾔等多项能⼒上均显著超越当前领先的模型,如Llama-3-70B以及Qwen1.5最⼤的模型Qwen1.5-110B。这得益...

使用 Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流

Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和其他模型结合起来,但对外仍只发布一个 API。 推理终端 https://hf.co/inference-endpoints/dedicated 本文,我们将使用推理终端的 自定义回调函数 来解决这一挑战,将其它把自动语音识别 (ASR) 、说话人分割流水线以及投机解码串联起来并嵌入推理端点。这一设计主要受 Insanely Fast Whisper 的启发,其使用了 Pyannote 说话人分割模型。 自定义回调函数 https://hf.co/docs/inference-endpoints/guides/customhandler Insanely Fast Whisper https://github.com/Vaibhavs10...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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