几个小时前,Andrej Karpathy 推出了一个名为 llm.c 的项目,旨在用纯 C 语言训练 LLM,这种方法的主要优势在于它显著减少了依赖库的体积——不再需要 245MB 的 PyTorch 和 107MB 的 cPython,这样可以使得模型训练过程更为轻量化和高效。该项目还可以立即编译和运行,并且可以与 PyTorch 的参考实现媲美。 Karpat...
使用模型:最终,在训练得到一个满意的模型后,就可以使用模型来进行预测或其他目标。 在C 语言中实现一个深度学习模型可以使用一些开源的库,比如 DarkNet,TensorFlow C API,Caffe 等。你需要了解深度学习的基本原理和 C 语言的编程知识。以下是一个使用 TensorFlow C API 实现的简单的例子: #include<stdio.h>#inclu...
llm.c 旨在让大模型(LM)训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 / CUDA,不需要 245MB 的 PyTorch 或107MB 的 cPython。例如,训练 GPT-2(CPU、fp32)仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码(clean code),可以立即编译运行,并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。 项目链接:github.com/karpathy/llm 项目的 Star ...
不建议这么干。应该用它的基底模型另外训练一个角色lora,然后两个lora联用。 来自Android客户端3楼2024-12-09 14:52 收起回复 蓝色鸢尾花 初级粉丝 1 试着用芙莉莲的lora和它一起用,效果挺好 来自Android客户端4楼2024-12-09 21:54 回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意...
从百度云或GoogleDrive下载预训练模型。目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。 3.3 修改 label.txt 文件 源码中 数据集包括 ...
选择用GPT-2的原因很简单,有模型权重,采用了堆栈式的Transformer模型结构。 项目核心的重点包括: 直接在C/CUDA上训练LLM,速度接近PyTorch 通过在CPU版本中使用SIMD指令(如AVX2和NEON)聊加速CPU版本 支持更先进的架构,比如Llama2和Gemma 卡帕西解释,他在开始时分配了所有所需内存,训练期间内存占用保持不变,只是数据在...
4.训练模型 0. 前言 至于CRNN网络的细节这里就不再多言了,网上有很多关于crnn的介绍,这里直接讲一下代码的实现流程 1. 数据集准备 CRNN是识别文本的网络,所以我们首先需要构建数据集,使用26个小写字母以及0到9十个数字,一共有36个字符,从这36个字符中随机选择4到9个字符(这里要说明一下,网上很多关于crnn的训...
这意味着,我们可以在编译器上大做文章。这就是为什么 PyTorch 和 TensorFlow 这类的项目都有编译器(TorchScript/TorchDynamo/AOT Autograd/PrimTorch/TorchInductor/Glow、XLA 等)。编译模型可以加快训练和推理的速度。因此,这篇文章其实是为了通过一个很小的例子,一探大型项目的真实面貌。