Part 1:使用 llama.cpp 部署 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 以下引用原文档教程 以llama.cpp 工具为例,介绍模型量化并在本地部署的详细步骤。Windows 则可能需要 cmake 等编译工具的安装。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的 Alpaca-2 模型,有条件的推荐使用 6-bit 或者 8-bit 模型,效果更佳。 运行前请确保:...
另外,建议在部署模型时仔细阅读代码和文档,确保按照正确的步骤进行操作。总结:部署中文羊驼模型(Chinese-LLaMA-Alpaca)需要一定的技术基础和经验。通过仔细阅读文档、查阅资料和调试代码,可以解决大部分部署过程中遇到的问题。希望本文能够帮助读者顺利完成模型部署,并获得满意的预测结果。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过...
一、背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,大型语言模型(LLM)如GPT、LLaMA等已成为NLP领域的研究热点。近期,一个名为Chinese-LLaMA-Alpaca的民间版中文羊驼模型引起了广泛关注。该模型结合了LLaMA和Alpaca的特点,旨在提供强大的中文语言处理能力。本文将详细记录在Windows环境...
/bin/bash# temporary script to chat with Chinese Alpaca-2 model# usage: ./chat.sh alpaca2-ggml-model-path your-first-instructionSYSTEM='You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。'FIRST_INSTRUCTION=$2./main -m $1 \--color -i -c 4096 -t 8 --temp 0.5 --top_k 40 -...
本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关...
原项目链接:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 下载Chinese-Alpaca-2-7B模型即可,百度网盘不需要挂梯子,其他都需要梯子 linux部署llamacpp环境 原项目链接:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 原文档链接:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/llamacpp_zh ...
💡 下图是中文Alpaca-Plus-7B模型在本地CPU量化部署后的实际体验速度和效果。 中文LLaMA-2&Alpaca-2大模型|多模态中文LLaMA&Alpaca大模型|多模态VLE|中文MiniRBT|中文LERT|中英文PERT|中文MacBERT|中文ELECTRA|中文XLNet|中文BERT|知识蒸馏工具TextBrewer|模型裁剪工具TextPruner ...
Chinese-Alpaca-2-7B 指令模型 12.9 GB [百度] [Google] [🤗HF] 下载Chinese-Alpaca-2-7B模型即可,百度网盘不需要挂梯子,其他都需要梯子 linux部署llamacpp环境 原项目链接:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 原文档链接:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/llamacpp_zh Step 1...
本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型,以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力。同时,中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调,显著提升了模型对指令的理解和执行能力。 技术报告(V2...
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make Step 2: 生成量化版本模型 根据需要转换的模型类型(LLaMA或Alpaca),将下载的LoRA模型压缩包中的tokenizer.*文件放入zh-models目录下,将本项目根目录中的params.json和合并模型中最后一步获取的.pth模型文件放入zh-models/7B目录下。请注意...