Llama-2-70b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-70b-chat是高精度效果的原生开源版本。本文介绍了相关API。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的请求...
7月18日,Meta发布了Llama2-70B-Chat:一个在2万亿个文本令牌上预训练的70B参数语言模型,上下文长度为4096,在许多基准上优于所有开源模型,在质量上可与OpenAI的ChatGPT和Google PaLM-Bison等封闭专有模型相当。Meta通过商业上允许的许可证公开了该模型,使更广泛的ML社区能够从这项工作中学习,在此基础上进行构建,并...
I am trying to use Llama-2-70b-chat-hf as zero-shot text classifier for my datasets. Here is my setups. vLLM + Llama-2-70b-chat-hf I used vLLM as my inference engine as run it with: python api_server.py --model /nas/lili/models_hf/70B-chat --tensor-parallel-size 8 api...
Learn more about running Llama 2 with an API and the different models. Please see ai.meta.com/llama for more information about the model, licensing, and acceptable use. How to prompt Llama 2 chat To use this model, you can simply pass a prompt or instruction to the prompt argument. We...
并且，研究人员也选择没有选择稀疏注意力，考虑到LLAMA 2-70B的模型维h为8192，只有当输入序列长度超过6倍h（即49,152）个token时，注意力矩阵计算和值聚合的成本才会成为计算瓶颈。数据混合（Data Mix）在使用改良版位置编码的基础上，研究人员进一步探索了不同预训练数据的组合，通过调整 LLAMA 2 的预训练数据比例...
最近,Meta团队公开了支持长上下文的模型Llama 2 Long的训练方法,该模型的有效上下文窗口多达32768个token,在各种合成上下文探测、语言建模任务上都取得了显著的性能提升。 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2309.16039.pdf 并且,模型在指令调优的过程中不需要借助人工标注的长指令数据,70B参数量的模型就已经在各种长上...
2、本教程主要实现了在超算上部署LLAMA2-70B-Chat。 实现步骤 1、连接上超算以后,执行如下命令在超算上创建一个虚拟环境。 conda create --name alpaca python=3.9 -y 2、运行如下命令激活虚拟环境。 conda activate alpaca 3、在到LLAMA2的Github地址下载好llama2项目。
Llama 2 模型家族。Token 计数仅指预训练数据。所有模型都使用4M tokens 的全局批量大小进行训练。较大的模型 - 70B - 使用分组查询注意力(GQA)以提高推断的可扩展性。 模型日期Llama 2 在2023年1月至2023年7月之间进行了训练。 状态这是一个在离线数据集上训练的静态模型。我们将根据社区反馈改进模型安全性,并...
meta/llama-2-70b-chat A 70 billion parameter language model from Meta, fine tuned for chat completions Public 8.8M runs GitHub Paper License Run with an API Table of Contents
而LLAMA-2-70B-Chat是一种基于大模型的聊天机器人,具有更高的智能水平和更丰富的对话能力。因此,在超算上部署LLAMA-2-70B-Chat,可以提高其处理能力和响应速度,更好地服务于用户。在部署LLAMA-2-70B-Chat之前,需要先了解超算的概念和特点。超算是一种高性能计算技术,可以同时处理大量的数据和进行复杂的计算。在...