步骤 1：安装 Hugging Face Dev。首先，通过安装 Hugging Face 开始。这是与最新的 Code Llama 模型一起工作所必需的。!pip install transformers accelerate 它应该会安装 transformers==4.35.3 库。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/Cod...
步骤1:安装 Hugging Face Dev。 首先,通过安装 Hugging Face 开始。这是与最新的 Code Llama 模型一起工作所必需的。 !pip install transformers accelerate 它应该会安装 transformers==4.35.3 库。 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/CodeLl...
【新智元导读】Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率...
【新智元导读】Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率...
Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击,包括使用自动扩展处理大量请求,通过缩减到零来降低基础设施成本,并提供高级安全性。
Hugging Face发布了「超大规模实战手册」,在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。 最近,Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」,教我们如何在GPU集群上训练LLM。 这项震撼的研究,在512个GPU上做了超过4000个Scaling实验,并测量了吞吐量(标记的大小)和GPU利用率(标记的颜色)...
Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击,包括使用自动扩展处理大量请求,通过缩减到零来降低基础设施成本,并提供高级安全性。 以下是 LLM 部署的一些最重要的特性: 简单部署...
测试LLM 端点 用javascript 和 python 进行流响应传输 在我们开始之前,让我们回顾一下关于推理端点的知识。 什么是 Hugging Face 推理端点 Hugging Face 推理端点提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次...
我们考虑到模型评测中可能存在的问题，特别是为了保护用户的个人隐私，自己训练了一个code model，名为StarEncoder，用于标注并替换所有涉及到人的名字、邮件、Passport、IP等敏感信息。那这种方式比传统的 rejects 正则表达式，效果会好很多。除此以外，Hugging Face还建立了 Opt-out机制，如果用户不希望自己的代码被用来...
在Notebook实例中,我们需要导入Hugging Face LLM DLC(Deep Learning Container)和其他用于模型训练和部署的相关依赖库。Hugging Face LLM DLC是一个预配置的Docker容器,包含了训练和部署LLM所需的所有依赖项。通过导入这个容器,我们可以轻松地在SageMaker中运行LLM。 四、加载和预处理语料数据 在模型训练之前,我们需要加...