悟道・天鹰 Aquila 技术文档 + 示例代码 2025 更新 开源商用许可助力开发者快速入门

? 悟道・天鹰 Aquila 2025 技术文档深度解析：从入门到实战的开发者指南

? 技术文档升级：中英双语与多场景覆盖的全面革新

? 示例代码库更新：从单一功能到全场景覆盖的突破

? 开源商用许可：灵活授权与合规保障的双重优势

? 开发者社区支持：从资源共享到技术共创的生态构建

? 快速入门指南：30 分钟掌握核心技术的实战技巧

1. 环境搭建
   
   
   • 安装 FlagAI 框架：pip install flagai
   • 下载模型权重：通过 Hugging Face 或 FlagOpen 仓库获取 Aquila-7B 或 Aquila2-34B 模型文件。
   
   
2. 基础调用示例
   
   
   python

   from flagai.model.predictor.predictor import Predictor
   predictor = Predictor(model_name="aquila-7b",
                        model_dir="./aquila-7b")
   text = "请生成一段 Python 代码，实现图像分类功能。"
   response = predictor.predict(text)
   print(response)
   
   
   
3. 进阶应用：代码生成与多轮对话
   
   
   • 调用 AquilaCode-multi 模型生成代码：
     python

     from flagai.model.predictor.predictor import Predictor
     predictor = Predictor(model_name="aquilacode-multi",
                          model_dir="./aquilacode-multi")
     prompt = "根据用户输入的 CSV 文件路径，生成 Python 代码实现数据清洗和特征工程。"
     code = predictor.predict(prompt)
     
     
     
   • 结合 AquilaChat 实现多轮交互：
     python

     from flagai.model.predictor.predictor import Predictor
     predictor = Predictor(model_name="aquilachat-7b",
                          model_dir="./aquilachat-7b")
     history = []
     while True:
         user_input = input("用户：")
         response = predictor.predict(user_input, history=history)
         print("AquilaChat：", response)
         history.append((user_input, response))
     

     python

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     from flagai.model.predictor.predictor import Predictor

     predictor = Predictor(model_name="aquilachat-7b",

     model_dir="./aquilachat-7b")

     history = []

     while True:

     user_input = input("用户：")

     response = predictor.predict(user_input, history=history)

     print("AquilaChat：", response)

     history.append((user_input, response))

     
     

     
     
     
   
   
4. 性能优化技巧
   
   
   • 使用量化工具（如 BitsAndBytes）将模型压缩至 4-bit，显存占用降低 70%。
   • 启用多卡并行推理，通过 FlagScale 框架实现 GPU 资源高效利用。
   
   

? 总结：Aquila 2025 如何重新定义开源大模型的开发者体验