Chinese-LLaMA-Alpaca-2开源了完整模型、长上下文版模型、RLHF版模型、AWQ版模型、LoRA模型五种模型。我们在自己部署和微调还是建议用完整模型。 Chinese-LLaMA-2与Chinese-Alpaca-2的区别在于,前者是基于原版Llama-2(非chat版)进行Causal-LM (CLM)训练的,后者是在Chinese-LLaMA-2基础上进行指令精调得到的。如需聊...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2作为一款优秀的大型语言模型,其在中文自然语言处理领域的应用潜力巨大。本文将通过实践经验的分享,指导读者在Ubuntu环境下部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2,并结合vLLM进行优化,以提高模型的运行效率和性能。 一、环境准备 首先,我们需要准备一台运行Ubuntu操作系统的服务器。确保服务器的硬件配置足够支持...
Part 1:使用 llama.cpp 部署 Chinese-LLaMA-Alpaca-2 以下引用原文档教程 以llama.cpp 工具为例,介绍模型量化并在本地部署的详细步骤。Windows 则可能需要 cmake 等编译工具的安装。本地快速部署体验推荐使用经过指令精调的 Alpaca-2 模型,有条件的推荐使用 6-bit 或者 8-bit 模型,效果更佳。 运行前请确保:...
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 硬件环境:暗影精灵7Plus Ubuntu版本:18.04 内存32G GPU显卡:Nvidia GTX 3080 Laptop (16G) 2.代码和模型下载: chinese-alpaca-2-7b-hf的模型从官网下载:...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目支持多种推理和部署方式,以适应不同的硬件环境和应用场景: 🤗Transformers: 支持在GPU上进行推理,适合有较强算力的环境。 llama.cpp: 支持在CPU上进行量化推理,适合个人PC等轻量级设备。 text-generation-webui: 提供了友好的Web界面,方便用户快速体验模型效果。
由于本项目推出的Alpaca-2使用了Llama-2-chat的指令模板，请首先将本项目的scripts/llama-cpp/chat.sh拷贝至llama.cpp的根目录。chat.sh文件的内容形如，内部嵌套了聊天模板和一些默认参数，可根据实际情况进行修改。GPU推理：通过Metal编译则只需在./main中指定-ngl 1；cuBLAS编译需要指定offload层数，例如-ngl 40...
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...
华为云团队 Chinese- LLaMA- Alpaca 中文大模型微调教程(附课件+教程), 视频播放量 281、弹幕量 35、点赞数 7、投硬币枚数 10、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 Langchain, 作者简介 AI人工智能工程师,喜欢分享一些人工智能的学习方法与运用。 希望这些技术能对你有帮
欢迎参与我们的大语言模型开源课程!在这个系列课程中,我们将深入解析最新的研究论文,详细讲解相关代码,以及研究开源项目的实施细节。这是一次探索AI的旅程,帮助你理解并掌握大语言模型的精髓。无论你是研究人员,开发者,或是对AI技术感兴趣的学习者,都能从中受益。相
下面是中文LLaMA-2和Alpaca-2模型的基本对比以及建议使用场景。 从上表看,如果以大模型为核心做应用,最好选择Alpaca-2。比如和模型聊天交互,如果想从一个基座模型,训练一个垂直行业类的模型,选择LLaMA-2比较合适。 推理与部署 模型主要支持以下量化、推理和部署方式,具体内容请参考官网的对应教程。