运行Llama2-Chinese-7b-Chat安装完成后,您可以打开Llama2-Chinese-7b-Chat应用程序。初次运行时,程序可能会提示您进行一些初始设置,如选择语言、创建账户等。按照个人需求进行相应配置。 使用Llama2-Chinese-7b-Chat完成初始设置后,您就可以开始使用Llama2-Chinese-7b-Chat了。您可以通过输入框发送消息,与联系人进行交流。
LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B是一个基于Transformer的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。它可以用于生成文本、回答问题、进行对话等任务。由于其优秀的性能和广泛的应用场景,LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B成为了NLP领域的研究热点。在Windows平台上部署LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B需要一定的技术基础,但我会尽量...
目前llama.cpp已支持.pth文件以及huggingface格式.bin的转换。将完整模型权重转换为GGML的FP16格式，生成文件路径为zh-models/7B/ggml-model-f16.bin。进一步对FP16模型进行4-bit量化，生成量化模型文件路径为zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin。$ python convert.py zh-models/7B/$ ./quantize ./zh-models/...
Llama中文社区供了Llama模型的预训练代码,以及中文语料(参考第六部分)。本文在meta发布的Llama-2-7b基础上进行预训练,pretrain_clm.py代码的中文注释参考[0],执行脚本如下所示: python pretrain_clm.py --output_dir ./output_model --model_name_or_path L:/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf --train_files...
本次本地部署采用完整版模型权重,使用LoRA权重部署方式我们会在后面微调模型的时候在进行。 3.1、使用transformers进行推理 模型选择:Chinese-LLaMA-2-1.3b 参数说明 --base_model {base_model} :存放HF格式的LLaMA-2模型权重和配置文件的目录 --with_prompt:是否将输入与prompt模版进行合并。如果加载Alpaca模型,请务...
Atom-7B是一个基于Llama2架构的预训练语言模型,Llama中文社区将基于大规模中文语料,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 说明:除了网络数据和竞赛数据集这2个没有提供链接,其它的4个都提供了数据集的链接。
【摘要】 大模型部署手记(9)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中文文本补齐 1.简介: 组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:https://github.com/facebookresearch/llama 模型:llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B(chinese_llama_plus_lora_7b) ...
快捷部署清华大模型 ChatGLM2-6B,一键搞定 HuggingFace Space 空间 ChatGLM2-6B 初体验 自从Meta于7月19日凌晨开源了Llama2,并且可免费商用后,国内也开始了基于Llama2的中文大模型训练,并推出了相应的中文模型。 今天推荐朋友们看看其中一个比较好的中文模型: Chinese-LLaMA-Alpaca-2,它Llama-2的基础上扩充并优化...
【摘要】 大模型部署手记(14)Chinese+Chinese-LLaMA-Alpaca-2+Ubuntu+vLLM 1.简介: 组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:https://github.com/facebookresearch/llamahttps://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 模型:chinese-alpaca-2-7b-hf 下载:使用百度网盘下载 ...
今天推荐朋友们看看其中一个比较好的中文模型: Chinese-LLaMA-Alpaca-2,它Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力。 目前已开源的模型:Chinese-LLaMA-2(7B/13B), Chinese-Alpaca-2(7B/13B)。开源地址: ...