最开始我尝试使用windows来完成学习,但是从第一步开始就出现了很多错,比如有个_itree的python包,似乎就没有windows版本,于是我换用了mac来进行训练、合并等工作。但是mac因为是A卡的缘故,没有办法使用GPU加速,后面出现了很多次out of memory错误,于是我又不得不切回到windows工作,实际上,跳过pyllama下载的步骤,后面...
上周写完了量化篇,基本上从模型精调到部署使用,我们已经讲完了如何利用现有的Chinese-LLaMA-Alpaca库训练自己的领域模型,实施部署,最终整合到业务系统里的整体流程。综合使用文章中的脚本和工具,完全可以实现模型自由。 但是就像ChatGPT要引入插件机制一样,我们可以和AI聊天,但是单纯的聊天无法满足所有的需求,聊天中,AI...
综上所述，通过结合LLaMA、Alpaca知识库和Milvus Vector DB，可以构建一个高效、准确的领域服务系统，提供更专业的知识查询和对话支持。在部署和使用过程中，需要根据具体需求优化数据库结构、搜索策略，并处理返回结果，以实现更高效的数据检索和整合。
在解决依赖问题后，融合模型的速度较快。以text-generation-webui为例，7B模型在8G显存的机器上无法运行，需使用CPU模式。后续更新：尝试对Chinese-LLaMA-Alpaca进行微调，实践篇即将分享。
使用llama-3-chinese-8b-instruct-v2模型推理会出现一直生成文本不停止的情况,而且最后生成的文本是重复的。而使用原生的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,则不会出现这种情况。我不确定我的判断是否准确,但我的第一感觉是,llama-3-chinese-8b-instruct-v2模型推理时会去“对齐”(或者是“强制适配”)我设置的max_tok...
使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型 windows部署Text generation web UI 环境 使用Text generation web UI 加载模型并进行对话 准备工作 笔记本环境: 操作系统:win11 CPU:AMD R7535HS GPU:笔记本4060显卡 CUDA版本:11.8 VM虚拟机:Ubuntu16 下载模型和部署环境全程需要挂梯子 下载原始模型 原项...
使用ollama,如果出现无限生成、无意义回复等情况,请首先确保ollama版本在0.1.33以上。 ollama加载GGUF模型,依赖llama.cpp的改动,因此低版本无法正确加载Llama-3系列模型。
在探索LLaMA预训练模型的中文应用中，直接使用HuggingFace平台上的LLaMA预训练模型进行指令精调效果往往不佳，原因在于其在中文预训练数据集上的占比过小，导致tokenizer缺乏充足的中文词汇表支持。为解决这一问题，建议考虑使用Chinese-LLaMA-Alpaca这一模型。在实际操作过程中，通常会遇到原始LLaMA模型与Chinese...
我们的方法与Stanford Alpaca的一个关键区别在于,我们专门使用为没有输入字段的示例设计的提示模板,而Stanford Alpaca分别使用了针对具有和不具有输入字段的示例的两个模板。如果示例包含非空的输入字段,我们将指令和输入用“\n”连接起来形成新的指令。请注意,Alpaca模型还有一个额外的填充标记,导致词汇表大小为49,954...
总的来说,对于使用LLaMA模型来说,无论从花销还是使用体验,量化这个步骤是不可或缺的。 使用llama.cpp进行量化 使用llama.cpp将生成的hf格式的模型进行量化,需要分两步进行。两步都需要哦使用到llama.cpp库,我们需要首先下载和安装llama.cpp。 https://github.com/ggerganov/llama.cppgithub.com/ggerganov/ll...