3.2、使用llama.cpp进行推理 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...
部署Llama2-Chinese模型的过程相对简单。我们可以使用Llama.cpp工具提供的命令行接口来加载模型并进行推理。具体步骤如下: 打开终端,使用以下命令加载Llama2-Chinese模型: llama-cpp --load /path/to/llama2-chinese-model.llm 请将/path/to/llama2-chinese-model.llm替换为你实际存放模型的路径。 当模型加载成功后...
三、使用llama.cpp量化部署 A.编译llama.cpp 解压刚刚下载的：w64devkit-1.19.0 ，然后运行w64devkit.exe，然后使用cd命令访问该llama.cpp文件夹。win+R键，“cmd”cd/llama.cpp文件夹所在目录 回车，输入 make B.生成量化版本模型 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...
确保在安装过程中没有误选或取消勾选相关组件。 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-C...
中文版 Llama2 开源大模型创下社区「首个」好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」，由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。仅仅两周时间，该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载，并在 GitHub 上...
【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) ...
【摘要】 大模型部署手记(12)LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+text-gen+中文对话 1.简介: 组织机构:Meta(Facebook) 代码仓:https://github.com/facebookresearch/llama 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 ...
一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发,推理使用C++/CUDA,对外提供python/gRPC/http接口和WebUI界面,支持tensor parallel分布式推理、支持fp16/weightint4/kv cache int8量化。lmdeploy支持transformer结构(例如LLaMA、LLaMa2、InternLM、Vicuna等),目前支持fp16,int8和int4。
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 ...
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...