model="codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf"):quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=T...
model = LlamaForCausalLM(model_config) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('llama2_7b', vocab_file="/path/to/CodeLlama-7b-Instruct-hf/tokenizer.model") ... # model_input参见2.3 with torch.no_grad(): response = model.generate(model_input["input_ids"], max_length=256, do_sample=...
8.): 下载 CodeLlama-7b-Instruct 模型 ./downmodel codeLlama-7b-instruct-model 9.): 下载 CodeL...
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...
下图展示了一个使用Code Llama - Instruct的例子。此模型能够解读自然语言,为命令行程序确定合适的选项,并对其提供的解决方案进行说明。 Code Llama 数据集简介 初始化训练:Code Llama模型的初始训练基于500B tokens。该训练从Llama 2的7B、13B和34B版本开始。 主数据集特点: 该模型主要在一个公开且几乎已去重的代...
base_model = 'CodeLlama-7b-Instruct-hf' model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( base_model, load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", low_cpu_mem_usage=True ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model) ...
Repository files navigation README MIT license codellama-chatbot A local LLM chatbot using CodeLlama-7b-Instruct-hf Dependencies torch transformers bitsandbytes accelerate streamlit Running the chatbot streamlit run app.pyAboutA local LLM chatbot using Code Llama medium...
CodeLlama-70b just got released,https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf Can we add support for it? Thank you. I ran into issues trying to run it with vllm cache_ops.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2at4_ops15to_dtype_layout4callERKNS_6Tensor...
我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序:基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct),每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型均在 16k 个标记序列上进行训练,并在最多 100k 个标记的输入上显示出改进。7B 和 13B Code Llama 和 Code Llama ...
Code Llama - Instruct:引导微调版本。 4.2 训练数据 从Llama 2 的 7B、13B 和 34B 版本开始,在初始阶段使用 500B token 训练 Code Llama。 4.3 代码填充 代码填充的目标是在给定周围上下文情况下预测程序缺失部分。 使用因果掩蔽的概念来训练填充模型。将字符级别的训练文档拆分为前缀、中间部分和后缀,拆分位置独...