主なポイント
Qwen2.5-7B は、7.6Bパラメータ、128Kコンテキスト対応、堅牢な汎用パフォーマンスを備えた中規模のオープンソースLLMです。
Qwen2.5-7Bは、GPU（例：RTX 4090）を使用して ローカルにデプロイ できますが、FP32などの高精度フォーマットでは高コストなハードウェア構成が必要です。
より広く利用するには、Novita AI を介した APIアクセス が、拡張性が高くコスト効率に優れた代替手段を提供し、OpenAIのSDKと完全互換です。
友達をNovita AIに紹介すると、あなたと友達の両方がLLM APIクレジットとして$10を獲得でき、最大$500の報酬が得られます。開発者コミュニティを支援するため、Qwen2.5-7Bは現在Novita AIで無料で利用できます。
Qwen2.5-7Bは、汎用タスク向けに設計された多用途のオープンソースLLMであり、パワーと効率性のバランスが取れています。29以上の言語と巨大な128Kコンテキスト長をサポートし、長文推論と幅広いアプリケーションカバレッジを実現します。
Qwen 2.5 7Bとは？
Qwen 2.5 7B は、7.6Bパラメータを持つ強力な中規模オープンソース言語モデルで、128Kコンテキストをサポートし、汎用タスク向けに最適化されています。
モデル概要
- モデルサイズ: 7.61Bパラメータ
- オープンソース: オープン
- アーキテクチャ: RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスを備えたTransformers
- コンテキスト長: 128トークン
言語とマルチモーダル
- 対応言語: 29以上の多言語に対応
- マルチモーダル機能: テキスト間のみ
トレーニング詳細
- トレーニングデータ量: 18兆トークン以上のデータセットでトレーニング
ベンチマーク
他のQwen 2.5モデルとの比較
Qwen 2.5シリーズ は、0.5Bから72Bパラメータまでの拡張可能なモデルファミリーを提供し、汎用、コーディング、数学のバリアントを含み、軽量デプロイから高性能AIアプリケーションまで多様なニーズに対応します。
Qwenより引用
- さまざまなユースケースに対応する幅広いモデルサイズ
Qwen 2.5シリーズは 0.5Bから72B パラメータまでを網羅し、汎用、Coder、Mathの各バリアントを含むため、多様なタスクと計算予算に柔軟に対応します。 - 大規模モデルは長いコンテキストウィンドウをサポート
ほとんどのモデルは 128Kまたは32K のコンテキスト長をサポートし、長文推論やマルチターン会話を可能にします。Mathモデルのみ、高密度計算に最適化された短い 4K コンテキストを使用します。 - タイエンベディングは選択的に使用
タイエンベディングは小規模および特殊モデル（例：1.5Bバリアント）で有効化され、パラメータ数を削減する一方、大規模モデルでは表現力を高めるために無効化されます。 - アーキテクチャはモデルサイズに応じて予測可能にスケール
- レイヤー数：24から最大80
- アテンションヘッド数：14/2から64/8（Q/KV分割）
これは、深さと幅の増加に伴う構造化されたスケーリング戦略を反映しています。
- 特殊なCoderおよびMathモデルは生成長が短い
これらのモデルは 2Kの生成長 を使用し、コード生成や数学的推論などのドメイン固有タスクに最適化されており、コンテキスト幅よりも精度を重視します。
ローカル環境でQwen 2.5 7Bにアクセスする方法
GPU推奨構成
| **量子化 ** | ** モデルサイズ ** | ** 推奨GPU** | **VRAM要件 ** | ** 推定GPUコスト（USD）** |
|---|---|---|---|---|
| FP16 | ~16.1 GB | 1× RTX 4090 (24GB) | ≥24 GB | ~$1,600–$1,800 |
| FP32 | ~32.2 GB | 2× RTX 4090 (24GB each) | ≥48 GB | ~$3,200–$3,600 |
| 4ビット (Q4) | ~4.02 GB | RTX 3060 (12GB) | ≥8 GB | ~$300–$350 |
クイックスタート
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-Instruct")
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "prompt"}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
Qwen2.5-7Bをローカルで実行すると完全な制御と高速な応答時間が得られますが、高性能GPUの購入にかかる初期コスト、特に完全精度（FP32）でのデプロイメントは、従量制APIを使用する場合よりも大幅に高くなる可能性があります。予算が限られている開発者やチームにとっては、APIアクセスの方がはるかにコスト効率が高く、拡張性に優れたソリューションとなることがよくあります。
API経由でQwen 2.5 7Bにアクセスする方法
Novita AIは、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、同時に手頃な価格で信頼性の高いGPUクラウドを提供してスケーリングを支援します。
無料トライアルを開始して、選択したモデルの機能を試すことができます。インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートします。APIキーを使用してAPIを初期化し、Novita AI LLMとの対話を開始します。以下は、Pythonユーザー向けのチャット補完APIを使用した例です。
直接API統合
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "qwen/qwen2.5-7B-Instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
OpenAI Agents SDKを用いたマルチエージェントワークフロー
Novita AIとOpenAI Agents SDKを統合して、高度なマルチエージェントシステムを構築できます：
- プラグアンドプレイ：任意のOpenAI AgentsワークフローでNovita AIのLLMを使用できます。
- ハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポート：タスクを委任、振り分け、または関数を実行できるエージェントを設計できます。すべてNovita AIのモデルを利用します。
- Python統合：SDKをNovitaのエンドポイント（
https://api.novita.ai/v3/openai）に指定し、APIキーを使用するだけです。
サードパーティプラットフォームでの利用
- Hugging Face：Novita AIエンドポイント経由で、Spaces、パイプライン、またはTransformersライブラリでQwen 3を使用できます。
- エージェント＆オーケストレーションフレームワーク：Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflowなどのパートナープラットフォームと、公式コネクタおよびステップバイステップの統合ガイドを通じて簡単に接続できます。
- OpenAI互換API：ClineやCursorなど、OpenAI API標準向けに設計されたツールとのシームレスな移行と統合を実現します。
Qwen2.5-7Bをローカルで実行する場合でもAPI経由で実行する場合でも、開発者は強力なツールセットにアクセスできます。ただし、RTX 4090などのGPUを使用したローカルデプロイメントのコストは高額になる可能性があるため 、ほとんどのチームにとってNovita AIのAPI統合はよりスマートで拡張性の高い選択肢 となります。
よくある質問
Qwen 2.5 7Bをローカルで実行するにはどうすればよいですか？
RTX 4090などのハイエンドGPUを使用してください。FP16では約24GBのVRAMが必要で、FP32では約48GBが必要です。また、Transformersライブラリをインストールし、AutoModelForCausalLMを使用してモデルをロードする必要があります。
APIアクセスとモデルをローカルで実行する場合の比較はどうですか？
APIアクセスは初期のGPUコストを排除し、柔軟な拡張性を提供します。ローカルデプロイメントは制御を提供しますが、完全精度のセットアップでははるかに高コストになります。
API経由でQwen 2.5 7Bにアクセスするにはどうすればよいですか？
Novita AIは、プラグアンドプレイのOpenAI互換APIを提供しています。
Novita AIは、AIの野望を実現するためのオールインワンクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス — コスト効率の高いツールを提供します。インフラストラクチャを排除し、無料で始めて、AIのビジョンを現実にしましょう。
