作者非计算机专业出身,只是出于纯粹的爱好,希望在本地台式电脑(windows 11和 RTX 4090)与一个类chatGPT模型愉快的玩耍。根据前人的经验,再结合2天的鼓捣,终于实现了对话的基本功能。此过程中踩过许多的坑,…
然后可以共享该映像,并将其转换回成应用程序,该应用程序可在容器中运行,拥有所有必要的库、工具、代码和运行时环境。您可以从这里下载Docker for Windows:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/。 注意:如果您使用Google Colab,可以跳过此步骤。 构建容器映像: 复制 $ docker build-t alpaca-lo...
然后可以共享该映像,并将其转换回成应用程序,该应用程序可在容器中运行,拥有所有必要的库、工具、代码和运行时环境。您可以从这里下载Docker for Windows:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/。 注意:如果您使用Google Colab,可以跳过此步骤。 构建容器映像: 复制 $ docker build -t alpaca-...
当然,如果你的显卡够大,可以用13B30B65B等更大的 LLaMA模型, Alpaca-Lora 项目的README里面都有。 我觉得像我一样用 Windows 搞大模型的人,自己心里应该有点数,就别太勉强自己的电脑了。 新建对应两个下载链接:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf和https://huggingface.co/tloen/alpaca-lo...
Windows users can follow these instructions. Training (finetune.py) This file contains a straightforward application of PEFT to the LLaMA model, as well as some code related to prompt construction and tokenization. PRs adapting this code to support larger models are always welcome. Example usage:...
chatGPT惊艳问世后,大模型部署话题一直高热不退,但是一方面GPT只有蛛丝马迹的论文,没有开源代码;另一方面GPT训练至少数千块80GA100的高昂算力成本,也让很多个人用户无法上手去学。经过不断尝试踩坑,终于调通啦最近Stanford 发布的基于LLaMA的Alpaca-LoRA,70亿参数规模,只需要A5000,3090等24G显存的消费级的单卡GPU就...
1. Creating a Virtual Environment We will install all our libraries in a virtual environment. It is not mandatory but recommended. The following commands are for Windows OS. (This step is not necessary for Google Colab) Command to create venv ...
However, I can run the inference successfully when I run it on the CPU. My current environment: Windows 11 RTX 3070 Cuda 11.8 zoemaestracommentedApr 5, 2023• edited Replace the following in generate.py: base_model, load_in_8bit=load_8bit, torch_dtype=torch.float16, ) model = PeftMo...
Docker是一个创建应用程序不可变映像的工具。然后可以共享该映像,并将其转换回成应用程序,该应用程序可在容器中运行,拥有所有必要的库、工具、代码和运行时环境。您可以从这里下载Docker for Windows:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/。
部署需要用户自行查找资料,默认方案对 Windows 的适配欠佳。分数: 重构后 Chinese-Alpaca-LoRA 的分数 内存占用: 重构后 Chinese-Alpaca-LoRA 的内存占用情况 后者能够通过简短的指令在电脑上部署带有 WebUI 的、可运行的 LLaMA 模型。对全平台兼容性较好,但由于没有中文的精调数据,对中文的支持极差。 只需简短的...