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README.md

-# Qwen-7B_CPP
+# Qwen-7B_fastllm
+
+## 论文
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+`Qwen-VL: A Frontier Large Vision-Language Model with Versatile Abilities`
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+https://arxiv.org/pdf/2308.12966.pdf
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+## 模型结构
 
-## 模型介绍
 通义千问-7B（Qwen-7B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。
 
 本项目主要针对Qwen-7B-Chat在DCU平台的推理性能优化，达到DCU平台较快的对话效果。
 
-## 模型结构
+![qwen](qwen.jpg)
+
+
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+## 算法原理
 
 Qwen-7B的构建采用了类似LLaMA的架构。与标准transformer的主要差异有：1）使用非连接嵌入、2）使用旋转位置嵌入、3）在注意力中除了QKV外不使用偏置、4）使用RMSNorm代替LayerNorm、5）使用SwiGLU代替ReLU、以及6）采用快速注意力来加速训练。该模型共有32层，嵌入维度为4096，注意力头数为32。
 
-## 模型下载
+![qwen](qwen.png)
 
-[原版Qwen模型下载](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main)
 
-## 模型推理
+## 环境配置
 
 ### 环境准备
 
@@ -49,6 +59,18 @@ cd package
 python setup install
 ```
 
+## 数据集
+
+无
+
+## 推理
+
+### 原版模型下载
+
+[原版Qwen模型下载](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main)
+
+## 模型推理
+
 ### 模型转换
 
 ```
@@ -80,27 +102,29 @@ streamlit run web_demo.py qwen-7b-int8.bin
 chmod +x benchmark
 ```
 
-## 运行效果展示
+## result
 
 ![qwen推理](qwen推理.gif)
 
+### 精度
+
+无
+
 ## 应用场景
 
 ### 算法类别
 
-```
-NLP,对话问答
-```
+`对话问答`
+
 
 ### 热点应用行业
 
-```
-金融,教育,政府,交通等
-```
+`医疗,科研,金融,教育`
+
 
 ## 源码仓库及问题反馈
 
-https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen-7b_cpp
+https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen-7b_fastllm
 
 ## 参考
 

model.properties

 # 模型唯一标识
 modelCode = 411
 # 模型名称
-modelName=qwen-7b_cpp
+modelName=qwen-7b_fastllm
 # 模型描述
 modelDescription=qwen-7b是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型
 # 应用场景
-appScenario=推理,NLP,金融,教育,政府,交通
+appScenario=推理,对话问答,医疗,科研,金融,教育
 # 框架类型
-frameType=cpp
+frameType=fastllm