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。
Chinese-llama-2-7b大约在12.5g左右,模型是被汉化过。 模型下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1AB-QphUwGA0kKCRzOOj7Jg !!!模型下载好以后,需要解压到一键一键安装包里里面的models文件夹里面 上述工作做好以后,我们打开start_Windows,会进入到聊天界面,打开model界面 选择Chinese-llama-2-7b模型,点击lo...
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/...
4、本地部署Chinese-LLaMA-2与chinese-alpaca-2对比问答方面差异 前面的章节介绍了llama 2相关的内容,以及模型下载,目前开源的llama2 本身对中文的支持不是很好,如果需要在垂直领域搭建纯中文对话系统,需要在原版Llama-2的基础上进行大量的优化工作,包括扩充并优化中文词表以及用中文语料进行预训练操作,这需要庞大的数...
摘要问答系统是自然语言处理领域的一项重要应用,利用LLaMa2和Chinese-LLaMA-Plus-2-7B大模型以及LangChain框架可以帮助我们快速搭建高效的摘要问答系统。在本篇文章中,我们介绍了环境准备、模型训练和部署的详细过程。然而,目前摘要问答系统仍存在一些挑战和限制,例如对于复杂问题的处理能力、多语言支持等方面仍需进一步改进...
将下载好的Chinese-Alpaca-2-7B的完整版模型 保存到 D:\Chinese-LLaMA-Alpaca-2\scripts\langchain\chinese-alpaca-2-7b-hf目录下。 3.安装依赖 conda deactivate conda create -n langchain python=3.9 conda activate langchain pip install langchain ...
下载Chinese-Alpaca-2-7B模型即可,百度网盘不需要挂梯子,其他都需要梯子 linux部署llamacpp环境 原项目链接:https://github.com/ggerganov/llama.cpp 原文档链接:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/llamacpp_zh Step 1: 安装python3.10 ...
【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) ...
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中: 微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中文能力,...
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。