LLAMA 2大模型本地部署流程 最近在写大模型的论文,导师说让用llama2试试,平台为Windows,GPU是一张4090 24GB。 本文默认已安装有python 3.10.9和git工具。 因为llama 2下载需要meta授权,因此需要先前往huggingface上申请权限meta-llama/Llama-2-13b · Hugging Face 一般申请是秒通过,你的邮箱会收到邮件 接着前往...
「模型尺寸:」 Llama2 提供了三种模型尺寸:7B、13B和70B。其中,7B和13B的架构与LLaMA 1相同,可直接用于商业应用。 「预训练:」 Llama 2模型的训练数据包含2万亿个token,训练语料比Llama 1多出40%。Llama 2上下文长度是Llama 1的两倍,上下文长度从2048增加到4096,使其能够理解和生成更长的文本。 「微调:」 Lla...
六、总结 通过以上步骤,我们成功完成了Llama-2 7B(或13B)中文大语言模型的本地化部署,并实现了WEB页面的TextUI交互功能。在实际应用中,我们可以根据具体需求进行进一步的调整和优化。同时,引入曦灵数字人等智能工具,可以为用户提供更加智能化、个性化的服务体验。希望本文能为大家在中文大语言模型的本地化部署方面提供...
然而,对于许多国内用户来说,如何将Llama-2模型本地化部署在国内云服务器上,并通过WEB页面与用户进行交互,成为了一个具有挑战性的问题。 本文将围绕这个问题,详细介绍如何在国内云服务器上,使用单张16GB GPU卡进行Llama-2 7B或13B中文大语言模型的本地化部署,并通过WEB页面的TextUI与用户进行交互。我们将从硬件准备...
Llama2是Meta AI开发的Llama大语言模型的迭代版本,提供了7B、13B、70B参数的规格,并在对话场景中有进一步的能力提升。本文将向你展示如何在MacBook M1上本地部署Llama2模型,让你能够充分利用这一强大的工具。 一、环境搭建 在开始之前,你需要确保你的MacBook M1满足以下要求: 芯片:Apple M1 内存:8G或以上 此外,...
『Llama 2实战(上篇)-本地部署(附代码)』OLlama 2实战(上篇)-本地部署(附代码) Llama 2实战(上篇)-本地部署(附代码)Llama2 提供了三种模型尺寸:7B、13B和70B。其中,7B和13B的架构与LLaMA 1相同,可直接用于...û收藏 转发 评论 ñ5 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按...
llama2开源给整个行业带来不小的冲击，目前有7B、13B、70B三种尺寸，预训练阶段使用了2万亿Token，SFT阶段使用了超过10w数据，人类偏好数据超过100w。非常自信的MetaAI。啥也不说，上来先show一副评估对比图，我就问OpenAI你服不服，skr？7B只是试用，接下来雄哥会继续跟进，更新更多70B级别的微调训练，敬请围观！
main: build = 1041 (cf658ad) main: seed = 1692823051 llama_model_loader: loaded meta data with 16 key-value pairs and 363 tensors from models/llama-13b-v2/ggml-model-q4_0.gguf (version GGUF V1 (latest)) llama_model_loader: - type f32: 81 tensors llama_model_loader: - type ...
想到的思路: `llama.cpp`, 不必依赖显卡硬件平台. 目前最亲民的大模型基本就是`llama2`了, 并且开源配套的部署方案已经比较成熟了. 其它的补充: 干就行了. --- #一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件 [llama.cpp开源社区](https://github.com/ggerganov), 目前只有一个问题, 就是网络, 如果你...
利用docker一键部署LLaMa2到自己的Linux服务器支持视觉识别支持图文作答支持中文,有无GPU都行、可以指定GPU数量、支持界面对话和API调用,离线本地化部署包含模型权重合并。两种方式实现支持界面对话和API调用,一是通过搭建text-generation-webui。二是通过llamma.cpp转换模型为转换为 GGUF 格式,使用 quantize 量化模型,使...