from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf") 要加载经过微调的 Lora/Qlora 适配器,请使用 PeftModel.from_pretrained。 output_dir 应该是包含adapter_config.json和adapter_model.bin的东西: from peft import PeftModel model = PeftModel.from_pretrained(model, output_dir) 尝试与之前相同的提示: eval_prom...
步骤 2：加载 Llama Code 模型和分词器。获取 Llama Code 模型及其分词器。对于该项目，我们将使用 codellama/CodeLlama-7b-hf 模型。from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel_id = "codellama/CodeLlama-7b-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)选择最小的模型...
model="codellama/CodeLlama-7b-hf", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto",)sequences = pipeline('def fibonacci(', do_sample=True, temperature=0.2, top_p=0.9, num_return
Code Llama 系列包含三大类模型,每类模型包含 7B, 13B 和 34B 三种参数大小,共9个模型。 第一类是Code Llama 通用代码生成模型,采用 Llama 2 的模型参数初始化,在 500B token 数据集上训练。其中 7B 和 13B 模型还进行了代码补全数据集上的训练,适用于 IDE 中实时的代码补全,而 34B 因为速度问题,并不适合...
团队对Gemma 2B和7B模型进行了微调,包括有监督的微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。 在有监督的微调阶段,研究者使用了一个由纯文本、英文、由人工和机器生成的问题-答案对组成的数据集。 在强化学习阶段,则是使用了一个基于英文偏好数据训练出的奖励模型,以及一套精心挑选的高质量提示作为策略。
2. 基于单卡+转换后的codellama权重+修改后的llama2_7b配置文件进行推理: 2.1 yaml配置 (args.yaml_file) seed: 0 output_dir: './output' # 当前不支持自定义修改,请勿修改该默认值 load_checkpoint: '' auto_trans_ckpt: False # If true, auto transform load_checkpoint to load in distributed model...
框架: PyTorch 加入合集 部署 微调实例 下载模型 main NousResearch_CodeLlama-7b-hf 1 贡献者 提交历史 Jeffrey QuesnelleUpdate config.json855c929 1 年前 .gitattributes 1.5 KBCodeLlama-7b 1 年前 config.json 861 BytesUpdate config.json 1 年前 configuration_llama.py 8.4 KBCodeLlama-7b 1 年前...
7B 和 13B 基础版和指令版支持完形填空,因此非常适合用作代码助手。 Code Llama 基于 16k 上下文窗口训练。此外,这三个尺寸的模型还进行了额外的长上下文微调,使其上下文窗口最多可扩展至 10 万词元。 受益于 RoPE 扩展方面的最新进展,将 Llama 2 的 4k 上下文窗口增加到 Code Llama 的 16k (甚至可...
7B 和 13B Code Llama 和 Code Llama - 指令变体支持基于周围内容的填充。Code Llama 是通过使用更高的代码采样对 Llama2 进行微调而开发的。与 Llama 2 一样,我们对模型的微调版本应用了大量的安全缓解措施。有关模型训练、架构和参数、评估、负责任的人工智能和安全性的详细信息,请参阅我们的研究论文。Llama ...
DARWIN 以开源的 LLaMA-7B 为基础,用开源科学FAIR数据集和科学文献,提取并整合结构化和非结构化的科学知识。用 100,000 多个指令数据点(instruction data points)对模型进行了微调(finetuning),生成了多样化的指令数据,并在微调过程中引入了科学指令生成(SIG)模型,实现了基于科学文本的指令自动生成。