为什么选择阿里云 Qwen2.5 开源大语言模型
Qwen2.5 模型具备长文本处理能力，在多语言理解和复杂推理任务中表现出色，提供快速、准确的响应。
得益于领域专业专家模型的融入，Qwen2.5 不仅知识广度大幅提升，在编码与数学领域的能力也得到显著增强。
Qwen2.5 在包含高达 18 万亿 Token 的最新大规模数据集上进行了预训练，显著提升了模型的知识量和性能。
支持超过 29 种语言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文等多种语言，满足国际化的交流需求。
云端部署 Qwen2.5 模型方案与调用第三方模型服务 API 对比
调用第三方服务API方便快速集成，适合快速实现特定功能，但可能面临依赖性和灵活性不足的问题。本方案推荐云端部署 Qwen2.5 模型，用户可以完全控制模型的训练、优化和推理过程，同时能够根据具体需求进行定制和扩展。
| 第三方模型服务 API | VS | 云端部署 Qwen2.5 模型 |
依赖三方服务的稳定性 受限于服务提供商的资源分配和限制，可能会导致限流。 | 推理吞吐 | 提供更高的灵活性 可根据用户自身业务需求灵活调整云服务资源配置，实现对高并发请求的有效支持。 |
三方服务处理效率低，可能存在延时 推理速度受到服务商的网络状况、资源分配及模型本身的效率影响，可能存在一定的延时。 | 推理速度 | 通过资源配置优化显著提升推理速度 可以通过调整实例规格、多 GPU 分布式部署、实施模型量化等措施提升推理速度。 |
随请求量增长 基于 token 的计费方式，对于持续运行且大量调用 API 的应用，成本会显著增加。 | 综合成本 | 按业务量选择计费方式 计费方式灵活多样（包年包月、按量付费），在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。 |
可能存在数据泄露的风险 数据需要发送到第三方服务器处理，可能涉及敏感数据的隐私和安全问题。 | 数据安全与隐私保护 | 避免数据泄露风险 企业可以实现对自身业务数据的完全控制，确保敏感信息的安全存储和处理。 |
结合业务需求部署 Qwen2.5 开源模型
用户可综合自身业务需求、数据规模、研发实力等多种情况，选择在不同平台上部署 Qwen2.5 开源模型，比如函数计算 FC、人工智能平台 PAI 和 GPU 云服务器等。
函数计算 FC 提供了免运维的高效开发环境，具备弹性伸缩和高可用性，并采用按量付费模式，有效降低资源闲置成本。
人工智能平台 PAI 为 AI 研发提供了全链路支持，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。
GPU 云服务器凭借其高性能并行计算架构，可以显著加速大模型的推理过程，特别是在处理大规模数据和高并发场景时，可以有效提升推理速度和推理吞吐量。
函数计算 FC：免运维与高效开发
基于函数计算 FC 部署 Ollama 和 Open WebUI 两个应用。Ollama 负责托管 Qwen2.5 模型，方案提供的镜像预置了 1.5B 模型供用户使用，Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。函数计算 FC 支持快速部署和更新，开发者可以通过简单的配置和代码上传，迅速上线新功能或修复问题，大大缩短了开发周期。此外，函数计算 FC 会根据函数调用量自动扩缩容，提高了资源利用率并降低运行成本，使开发者能够专注于业务逻辑，而无需担心底层基础设施的管理。
人工智能平台 PAI ： 灵活扩缩容，支持并发高峰和低谷
人工智能平台 PAI 为 AI 研发提供了全链路支持，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。在 Model Gallery 提供的模型库中选择 Qwen2.5 模型，通过 PAI-EAS 实现模型部署。用户可以通过 API 和 Web UI 两种不同的方式调用服务。方案以 Qwen2.5-7B 为例进行演示，用户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。用户可以进一步使用 PAI-DSW 和 PAI-DLC 进行模型的微调和训练，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。
GPU 云服务器：超强性能体验
在 GPU 云服务器上安装与配置 vLLM 和 Open WebUI。vLLM 负责托管 Qwen2.5 模型，Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。GPU 云服务器凭借其高性能并行计算架构，可以显著加速大模型的推理过程，特别是在处理大规模数据和高并发场景，可以有效提升推理速度和推理吞吐。专有网络 VPC 和交换机用于资源隔离和安全管理，确保数据传输的安全性和网络的高可靠性。方案以 Qwen2.5-7B 为例进行演示，用户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。
技术方案的广泛应用场景
智能客服系统
利用 Qwen2.5 模型提供的自然语言处理能力，实现自动化客户服务和智能问答，提高服务率和用户满意度。
多语言内容创作与翻译
Qwen2.5 模型支持超过 29 种语言，能够处理复杂的多语言文本生成和翻译任务。
教育辅导
利用 Qwen2.5 模型提供个性化的学习辅导和答疑服务，帮助学生更好地理解和掌握知识，提高学习效果。
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