flash attention是一个用于加速模型训练推理的可选项，且仅适用于Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU显卡（如H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080），您可以在不安装flash attention的情况下正常使用模型进行推理。
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flash attention是一个用于加速模型训练推理的可选项，且仅适用于Turing、Ampere、Ada、Hopper架构的Nvidia GPU显卡（如H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080），您可以在不安装flash attention的情况下正常使用模型进行推理。
建议使用4.32.0。
答：别着急，先检查你的代码是不是更新到最新版本，然后确认你是否完整地将模型checkpoint下到本地。
qwen.tiktoken这个是我们的tokenizer的merge文件，你必须下载它才能使用我们的tokenizer。注意，如果你使用git clone却没有使用git-lfs，这个文件不会被下载。如果你不了解git-lfs，可点击官网了解。
运行如下命令：
pip install -r requirements.txtweb_demo.pycli_demo.py可以的，运行
python cli_demo.py --cpu-onlyQwen当前支持流式推理。见位于
modeling_qwen.pychat_streamchat_stream()这是由于模型生成过程中输出的部分token需要与后续token一起解码才能输出正常文本，单个token解码结果是无意义字符串，我们已经更新了tokenizer解码时的默认设置，避免这些字符串在生成结果中出现，如果仍有类似问题请更新模型至最新版本。
请检查是否加载的是Qwen-Chat模型进行推理，Qwen模型是未经align的预训练基模型，不期望具备响应用户指令的能力。我们在模型最新版本已经对
chatchat_stream目前Qwen支持基于AutoGPTQ的4-bit的量化推理。
请更新到最新代码。
请确认是否开启ntk。若要启用这些技巧，请将
config.jsonuse_dynamc_ntkuse_logn_attntruetrue我们目前提供了SFT的代码，支持全参数微调、LoRA和Q-LoRA。此外，当前有多个外部项目也已实现支持，如FastChat、Firefly、LLaMA Efficient Tuning等。我们会尽快更新这部分代码和说明。
我们还没提供对RLHF训练的支持，敬请期待。
在训练过程中，我们仅使用<|endoftext|>这一token作为sample/document之间的分隔符及padding位置占位符，你可以将bos_id, eos_id, pad_id均指向tokenizer.eod_id。请阅读我们关于tokenizer的文档，了解如何设置这些id。
在下载官方镜像时，您可能由于某些网络原因导致下载速度变慢。可以参考阿里云容器镜像服务加速官方镜像的下载。