9月6日,百川智能发布第二代开源模型Baichuan 2，正式开源微调后的Baichuan 2-7B、Baichuan 2-13B、Baichuan 2-13B-Chat与其4bit量化版本。模型均免费可商用，已在AI模型社区魔搭ModelScope首发上架，魔搭第一时间推出了模型部署相关教程，供开发者参考并快速上手。今年6月、7月，百川先后开源了上一
对于模型,如果是希望在多轮对话方面进行微调的话,可以选择BaiChuan2-7B-Chat,Baichuan2-7B-Chat是专门针对对话进行调优和对齐的版本,这意味着它在对话任务上的表现会优于基础模型Baichuan2-7B-Base,同时由于在2.6万亿Tokens的高质量语料上训练,因此在语言理解和生成方面更为优秀,本文只是想作为教程带大家入门,用Base模...
Baichuan2-7B-Chat:~/Baichuan2-7B-Chat LLaMA-Factory QLoRA:加载较大(FP)base model,过程中量化为INT4并载入显存,再微调 量化4bits运行,消费级显存6GB能用 代码下载:~/Baichuan2 git clone git@github.com:baichuan-inc/Baichuan2.git cd Baichuan2/ pip install -r requirements.txt pip install scipy #...
文件比较大,下载可能有困难,可以设置pip镜像加速。 7.修改代码,4bit量化! 改一下代码 def init_model(): model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Baichuan2-7B-Chat-4bits", device_map="auto", trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained( "Baichuan2-7B-C...
9月6日，百川智能宣布正式开源Baichuan 2系列大模型，包含7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化，均为免费商用。下载链接：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2 在所有主流中英文通用榜单上，Baichuan 2全面领先Llama 2，而Baichuan2-13B更是秒杀所有同尺寸开源模型。毫不夸张地说，Baichuan2...
Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。
具体操作如下：将模型保存至~/Baichuan2目录下，然后执行python cli_demo.py命令，启动模型。在运行过程中，我们发现4bits量化技术对于降低内存占用和提高运行效率起到了关键作用，即使在消费级显存有限的条件下，Baichuan2模型也能稳定运行。随后，我们尝试了对Baichuan2-7B-Chat模型进行QLoRA微调。这一过程...
Baichuan2-7B-chat lora 微调 概述: 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 Baichuan2-7B-chat模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 这个教程会在同目录下给大家提供一个nodebook文件,来让大家更好的学习。
4 changes: 2 additions & 2 deletions 4 BaiChuan/04-Baichuan2-7B-chat+lora+微调.md Original file line numberDiff line numberDiff line change@@ -72,13 +72,13 @@ LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使```Python def process_func(example):...
7B-Chat", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat") messages = [] messages.append({"role": "user", "content": "解释一下“温故而知新”"}) response = model.chat(...