继上一篇llama.cpp部署实现后,我在git上又发现了一个更加简单并且好用的项目——llama2.c github.com/karpathy/lla.该项目由karpathy开发,仅使用一个简单的 700 行 C 文件 ( run.c ) 便实现了对其的推理。甚至支持所有llama架构的模型包括 Meta 的 Llama 2 模型等。 值得注意的是,该项目仅是作者在一个...
llama2.cllama.cpp相比,其代码更加直观易懂,并且可以在 PC、嵌入式 Linux 乃至 MCU 上部署。以下是llama2.c在 OK3576 开发板上的部署步骤。 工程克隆 首先我们将源码克隆下来:https://github.com/karpathy/llama2.c.git PC端测试 在克隆完源码后,下载 TinyStories 数据集上训练的 15M 参数模型(大小约为 ...
为了解决这个问题,OpenAI 联创 Karpathy 近日分享了一个轻量版的 Llama2 的纯 C 实现代码。这个版本的 Llama2 仅需在 MacBook 上即可运行,大大降低了部署和运行的成本和门槛。这个项目的源代码已经在 GitHub 上获得了超过 4.3k 的星标,展示了其在计算机视觉领域的强大实力和广泛的应用前景。Llama2 的主要功能...
我跑了一下, 里面涵盖编码器的训练, 模型的训练, int8量化, cpu的c语言版本推理. 并且不依赖任何c的库包. 是一个非常优秀的大语言低成本垂直领域方案. 代码readme里面有注释, 代码里面也添加了我阅读时候的解释. https://github.com/zhangbo2008/llama2.c.tiny...
Karpathy 介绍称,「llama2.c」的灵感来自llama.cpp,后者由资深开源社区开发者 Georgi Gerganov 创建,可以在 MacBook 上使用 4-bit 量化运行第一代 LLaMA 模型。 对于「llama2.c」,它的训练代码由nanoGPT修改而来,用来训练 Llama2 架构的模型。核心是在如下 run.c 中编写 C 推理引擎,不过它目前并不是一个...
Karpathy 在视频中首先介绍了一些 LLM 入门知识,然后以 Meta 推出的开源大模型Llama 2-70b为例进行了讲解。该模型有 700 亿参数,主要包含两个文件,分别是参数文件,文件大小为 140GB,以及运行这些参数的代码,以 C 语言为例需要约 500 行代码。 Karpathy 表示只要有这两个文件再加上一台 MacBook,我们就可以...
Llama.cpp是一个基于C++编写的NLP工具,而Chinese-Alpaca-2-7b则是一个针对中文的预训练语言模型。本文将指导读者如何在基于S2500 64C*2 ARM64架构的Kylin Server上编译Llama.cpp,并部署Chinese-Alpaca-2-7b模型的CPU版本。 环境准备 硬件环境:S2500 64C*2 ARM64架构的服务器,具备足够的内存和存储空间。 软件...
要是放两个月前，我还会高兴一阵，但现在• ChatGPT 最强大的开源对手，6 个方法教你用上 llama 2• 中文写作利器，比 whisper 快 40 倍的免费语音识别，自己部署只要 3 步• 猜对了！不是你的问题，ChatGPT 4 真的会随时间“漂移”！论文已经发出来了• [比心]谷歌 Bard 简体中文版来了，我看到...
Llama2.c 学习笔记2: 编译加速 llama2.c使用纯C编写,不过不同的编译优化能够提供不同的加速性能。在同一台机器(centos gcc 9.3)不同编译配置,运行相同的模型(stories110M),进行推理速度(tok/s)比较。相比原始的c编译(O3优化),叠满Fast,OMP,GNUC11后有了近10倍的加速。
llama.mojo 项目地址:https://github.com/tairov/llama2.mojo 随着Mojo 的发布,这位 Mojo 社区成员受到启发,将在 Python 上移植的 llama2.py 移植到了 Mojo 上。它已经比 Karpathy 的 llama.c 快了 20%。而这并不是速度的终点,未来可能会更快。