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title: ModelScope-Agent-14B
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/damo/ModelScope-Agent-14B"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/damo/ModelScope-Agent-14B.md"
repository: damo/ModelScope-Agent-14B
last_updated: 2023-12-01
license: other
pipeline_tag: text-generation
tasks:
  - text-generation
model_type:
  - qwen
architectures:
  - QWenLMHeadModel
library_name:
  - pytorch
frameworks:
  - pytorch
language:
  - zh
  - en
inference_backends:
  - "deploy_task text/emb"
  - "lmdeploy 0.9.1"
  - "lmdeploy_turbomind 0.9.1"
  - "sglang 0.5.2"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 1051
stars: 9
tags:
  - qwen
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# ModelScope-Agent-14B

> ModelScope-Agent-14B - damo 在 ModelScope 开源的模型。ModelScope-Agent-14B

damo/ModelScope-Agent-14B 是 ModelScope 魔搭社区上的text-generation模型，采用 other 许可，可用 deploy_task text/emb、lmdeploy 0.9.1、lmdeploy_turbomind 0.9.1 部署。

- **Repository**: damo/ModelScope-Agent-14B
- **License**: other
- **Tasks**: text-generation
- **Inference backends**: deploy_task text/emb, lmdeploy 0.9.1, lmdeploy_turbomind 0.9.1, sglang 0.5.2, vllm 0.9.2
- **Tags**: qwen
- **Downloads**: 1051
- **Stars**: 9
- **Last updated**: 2023-12-01

Source: https://www.modelscope.cn/models/damo/ModelScope-Agent-14B

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# ModelScope-Agent-14B

## 模型简介


ModelScope-Agent是魔搭社区推出的智能体Agent框架。ModelScope-Agent-14B是驱动该Agent框架的核心模型。模型是基于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。在Qwen-14B模型的基础上，我们使用MSAgent-Bench数据集训练增强其作为Agent中枢的调用AI模型，工具和利用检索知识问答的能力。

如果您想了解更多关于ModelScope-Agent的细节，我们建议您参阅[ModelScope-Agent Github](https://github.com/modelscope/modelscope-agent)代码库。


## 依赖项（Dependency）

运行请确保机器环境pytorch版本不低于1.12，再执行以下pip命令安装依赖库

```bash
pip install modelscope
pip install transformers_stream_generator
```

另外，推荐安装`flash-attention`库，以实现更高的效率和更低的显存占用。

In addition, it is recommended to install the `flash-attention` library for higher efficiency and lower memory usage.

```bash
git clone -b v1.0.8 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
cd flash-attention && pip install .
pip install csrc/layer_norm
pip install csrc/rotary
```

## 快速使用


下面我们展示了一个使用Model模型，进行多轮对话交互的样例（非流式）：

```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("damo/ModelScope-Agent-14B", revision = 'v1.0.0',trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("damo/ModelScope-Agent-14B", revision = 'v1.0.0',device_map="auto", trust_remote_code=True,fp16=True).eval()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("damo/ModelScope-Agent-14B",revision = 'v1.0.0', trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参


system = """
 <|system|>:当前对话可以使用的插件信息如下，请自行判断是否需要调用插件来解决当前用户问题。若需要调用插件，则需要将插件调用请求按
照json格式给出，必须包含api_name、url、parameters字段，并在其前后使用<|startofthink|>和<|endofthink|>作为标志。然后你需要根据插
件API调用结果生成合理的答复；若无需调用插件，则直接给出对应回复即可：

1. {"name": "modelscope_image-generation", "description": "图片生成服务，针对文本输入，生成对应的图片，插图等", "parameters": [{"name": "text", "description": "用户输入的文本信息", "required": true}]}

2. {"name": "modelscope_speech-generation", "description": "朗读文本内容，将文本转语音服务，将文字转换为自然而逼真的语音，可配置男声/女声", "parameters": [{"name": "input", "description": "要转成语音的文本", "required": true}, {"name": "gender", "description": "用户身份", "required": true}]}
"""

response, history = model.chat(tokenizer, "生成一张插图，关于狐狸和猎人的。", history=None, system=system)
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "假如你是李清照，现在和我对话，你最喜欢的词是哪一首，语音回复我。", history=history, system=system)
print(response)

```

## 使用协议（License Agreement）

我们的代码和模型权重对学术研究完全开放，并支持商用。请查看LICENSE了解具体的开源协议细节。

Our code and checkpoints are open to research purpose, and they are allowed for commercial purposes. Check [LICENSE](file/view/master/LICENSE.md) for more details about the license.