我想利用现有的20万条政务相关数据，基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型，该如何做，请给出具体实现流程，谢谢！

Gemma：Gemma是由Google推出的轻量级模型，Google表示，“Gemma 2B和7B与其他开放式模型相比，在其规模上实现了同类最佳的性能。”本次开发，下载的是7B模型。Mistral：Mistral是由欧洲法国Mistral AI团队推出的大模型，该模型采用了分组查询注意力（GQA）以实现更快的推断速度。本次开发，下载的是7B模型。Mixtral：Mixtral也是由Mistral AI团队推出的大模型，但Mixtral是一个8*7B的MoE模型，在大多数基准测试中都优于Llama 2 70B和GPT-3.5。Qwen：Qwen（通义千问）是由阿里巴巴推出的大模型，本次开发，下载的是7B模型。万物皆可RSS巧妇难为无米之炊。不管是获取日常新闻，还是获取A股行情，都需要有稳定靠谱的数据源。大家可能第一时间会想到爬虫，但自己去搭建和维护这样一个爬虫系统还是比较麻烦的。有没有其他更好的方式呢？这就需要用到「上古神器」RSS了！大家可能会觉得RSS已经过时了。现如今，打开手机，今日头条、微博、微信等APP时不时就会给你推送最新的资讯，日常生活工作好像没有用到RSS的场景。确实，大部分情况下，我们想要获取资讯，手机APP基本够用了。但是，如果你想针对一些特定的需求，需要从某些网站上获取最新通知或相关信息呢？比如，获取https://openai.com/blog的最新更新获取https://www.producthunt.com每天的热门产品获取https://github.com/trending每天的热门开源项目

使用以下命令启动服务，根据你的硬件配置进行设置：参数说明：--tensor-parallel-size设置为您使用的GPU数量。7B模型最多支持4个GPU，14B模型最多支持8个GPU。--max-model-len定义最大输入序列长度。如果遇到内存不足问题，请减少此值。--max-num-batched-tokens设置Chunked Prefill的块大小。较小的值可以减少激活内存使用，但可能会减慢推理速度。推荐值为131072，以获得最佳性能。--max-num-seqs限制并发处理的序列数量。如果遇到问题，请参考[Troubleshooting](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M#troubleshooting)相关内容。[heading3]4.与模型交互[content]你可以使用以下方法与部署的模型进行交互：选项1.使用Curl选项2.使用Python其他选项对于更高级的使用方式，可以探索如[Qwen-Agent](https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/tree/main)之类的框架。Qwen-Agent使模型能够读取PDF文件或获得更多功能。

因此，您只需要这两个文件和一台MacBook，就可以构成一个完全独立的系统，无需连接互联网或其他设施。您可以编译C代码，得到一个可以指向参数文件的二进制文件，然后与语言模型进行交互。例如，您可以请求模型创作一首关于Scale.ai公司的诗，模型将根据指令生成文本。我之所以选择Scale.ai作为例子（您会在整个讲座中看到），是因为我最初的讲座是在Scale.ai主办的活动中进行的，因此我在整个讲座中都使用了它们的例子。在视频中，我展示的是一个运行70亿参数模型的例子，而不是700亿参数的模型，因为后者的运行速度会慢大约10倍。我的目的是让您了解文本生成的过程和外观。LLM训练当我们谈论获取这些参数时，我们面临的是一个计算复杂性问题。那么，我们是如何获得这些参数的呢？尽管run.c文件中的内容、神经网络架构以及前向传播等都可以通过算法理解和开放，但真正的魔法在于参数的获取。模型训练比模型推理要复杂得多。模型推理可以简单地在MacBook上运行，而模型训练则是一个计算量极大的过程。我们所做的可以被理解为对互联网的一大块内容进行压缩。Llama2 70B作为一个开源模型，我们对其训练方式有很多了解，因为Meta在论文中发布了相关信息。训练过程涉及大约10TB的文本，通常来源于互联网的抓取。您需要大量的互联网资源和一个GPU集群，这些专业计算机用于执行如神经网络训练这样的繁重计算任务。您需要大约6000个GPU，运行约12天，费用大约200万美元，以将这一大块文本压缩成类似于zip文件的形式。这些参数文件大约140GB，压缩比大约是100倍。但这不是无损压缩，而是有损压缩，我们得到的是训练文本的一种格式塔，而不是原始文本的完整副本。