model_path = str(sys.argv[1]) # You can modify the path for storing the local model print("loading model, path:", model_path) model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', low_cpu_mem_usage=True) tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path) print(...
python finetune.py \ --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ --data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \ --output_dir './lora-alpaca' \ --batch_size 128 \ --micro_batch_size 4 \ --num_epochs 3 \ --learning_rate 1e-4 \ --cutoff_len 512 \ --val_set_size 2000 \ --lor...
通过GPU云服务器进行LLaMA-7b指令微调 本教程基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。 基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。
cd llama.cpp && ./main -m zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin --color -f prompts/alpaca.txt -ins -c 2048 --temp 0.2 -n 256 --repeat_penalty 1.3 在提示符 > 之后输入你的prompt,cmd/ctrl+c中断输出,多行信息以\作为行尾。如需查看帮助和参数说明,请执行./main -h命令。下面介绍一些常用...
│324│ │ │ │assertbase_model_sd[original_key].dtype==torch.float16 │ │325│ │ │ │326│ │ # did wedoanything?│ │ ❱327│ │assertnot torch.allclose(first_weight_old,first_weight)│ │328│ │ │329│ tokenizer.save_pretrained(output_dir)│ ...
【Visual Med-Alpaca: 建立在 LLaMa-7B 基础上的一个专门为生物医学领域设计的开源、多模态的基础模型】'Visual Med-Alpaca: A Parameter-Efficient Biomedical LLM with Visual Capabilities - Visual Med-Alpaca is an open-source, multi-modal foundation model designed specifically for the biomedical domain, bu...
tokenizer.model 757972 2023-03-27 17:53:32 tokenizer_config.json 166 2023-03-27 14:50:40 下载查看更多关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型。了解: ...
Model0-shot(%)few-shot(%) Tibetan-Llama2-7B 21.59 24.81 Tibetan-Llama2-13B 22.08 27.05 Tibetan-Alpaca-7B 25.31 26.80 Tibetan-Alpaca-13B 26.98 28.54 💪 文本生成评测 由于Tibetan-Llama2模型只具备文本续写能力,无法在该模型上进行各下游任务的文本生成评测,因此本文只在Tibetan-Alpaca模型上进行比较。本...
./llama --model_path /path/to/chinese-alpaca-2-7b 注意事项 在编译和部署过程中,务必确保源码和模型文件的完整性和正确性。 根据服务器的硬件配置和性能,可能需要对编译和运行参数进行适当调整。 在实际使用中,建议结合具体的应用场景和需求,对Llama.cpp和Chinese-Alpaca-2-7b模型进行进一步的优化和调整。 结语...
config = PEFT_TYPE_TO_CONFIG_MAPPING[PeftConfig.from_pretrained(model_id).peft_type].from_pretrained(model_id) File "/data/candowu/miniconda3/envs/llama/lib/python3.9/site-packages/peft/utils/config.py", line 101, in from_pretrained ...