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使用 Mistral-Large-Instruct-2407 的部署指南

在部署 Mistral-Large-Instruct-2407 時，推薦的硬件配置是使用4張A800顯卡，以確保模型能夠充分發揮其潛力。以下是部署該模型的詳細步驟：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server 
    --model /data/models/Mistral-Large-Instruct-2407/ 
    --served-model-name aaa 
    --trust-remote-code 
    --tensor-parallel-size 4 
    --port 8000

部署成功后，可以通過標準的OpenAI接口來訪問此模型。這種部署方式不僅提高了模型的可用性，還使得在不同系統上的集成變得更加便捷。

部署示意圖

Mistral-Large-Instruct-2407 的測試與性能評估

為了測試 Mistral-Large-Instruct-2407 的性能，我們使用了一個經典的問題：“9.11和9.9哪個大？為什么？”。以下是模型的回復：

9.11 比 9.9 大。

原因如下：

1. 比較整數部分：9.11 和 9.9 的整數部分都是 9，所以它們相等。
2. 比較小數部分：9.11 的小數部分是 0.11，而 9.9 的小數部分是 0.9。
3. 將小數部分轉換為相同的單位進行比較：0.11 = 11 個 0.01，而 0.9 = 90 個 0.01。
4. 比較 11 個 0.01 和 90 個 0.01：顯然，9.11 比 9.9 多了 0.01。

盡管模型給出的結論正確，但在推理過程中出現了一些小錯誤，例如“9.11 比 9.9 多了 0.01”的部分。盡管如此，這并不影響模型在其他應用場景中的表現。

測試示意圖

部署過程中可能遇到的問題

最大token限制問題

Mistral-Large-Instruct-2407 官方宣稱支持最大128k的token，但在實際測試中發現，模型的 config.json 中的參數配置顯示 "max_position_embeddings": 32768。這意味著，目前放出的模型最大token僅支持32k。超出這個限制的請求會導致以下錯誤：

BadRequestError: Error code: 400 - {'object': 'error', 'message': "This model's maximum context length is 32768 tokens. However, you requested 74761 tokens in the messages, Please reduce the length of the messages.", 'type': 'BadRequestError', 'param': None, 'code': 400}

這一問題在社區中也引發了廣泛討論，目前官方還未給出明確的解決方案。

函數調用支持問題

盡管 Mistral-Large-Instruct-2407 在函數調用能力上表現優異，但 vllm 部署目前不支持該功能。對此，社區用戶已經向 vllm 官方提交了功能請求，希望能夠在未來的版本中實現此功能。

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的改進與應用

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 是基于 Mistral-Large-Instruct-2407 的一個重要變種，經過微調后在中文處理任務上表現更為出色。其訓練數據涵蓋了大量高質量的中文文本，使得模型在多種語境下生成自然、流暢的文本。

CSG-Wukong應用示意圖

CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的推理效果

在推理階段，CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 展示了卓越的性能和效果。以下是模型在推理過程中生成的對話示例：

推理對話示例

通過與 Llama3.1-405B 中文版的對比，我們可以看出，CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 在對話生成的流暢性、語義理解的準確性和上下文關聯性方面均表現出色。

模型下載與社區支持

通過本次微調，Mistral-Large-Instruct-2407 模型的中文能力得到了顯著提升。開發者和研究人員可以通過以下鏈接下載模型，并加入OpenCSG社區，共同探索大型語言模型的應用和發展。

模型地址：OpenCSG – CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B
Github主頁：OpenCSG GitHub
Huggingface主頁：OpenCSG Huggingface

社區支持示意圖

FAQ

問：Mistral-Large-Instruct-2407 支持多少種語言？
- 答：Mistral-Large-Instruct-2407 支持多種語言，尤其具備較強的中文處理能力。
問：如何解決最大token限制的問題？
- 答：目前最大token限制為32k，開發者需確保請求不超過該限制，或等待官方更新。
問：CSG-Wukong-Chinese-Mistral-Large2-123B 的主要優勢是什么？
- 答：其經過微調后在中文任務上表現優異，包括語義理解和上下文關聯能力的提升。
問：如何參與 OpenCSG 社區？
- 答：可以通過訪問 OpenCSG 的 GitHub 或加入社區用戶交流群來參與。
問：Mistral-Large-Instruct-2407 的應用場景有哪些？
- 答：該模型適用于代碼生成、對話生成、文本分類等多種自然語言處理任務。