今天，Meta 发布了 Llama 2，其包含了一系列最先进的开放大语言模型，我们很高兴能够将其全面集成入 Hugging Face，并全力支持其发布。Llama 2 的社区许可证相当宽松，且可商用。其代码、预训练模型和微调模型均于今天发布了🔥。通过与 Meta 合作，我们已经顺利地完成了对 Llama 2 的集成，你可以在 Hub 上找到...
Text Generation Inference (TGI)是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理,并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。 你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的推理终端。如果要用推理终端部署 Llama ...
文本生成推理（Text-generation-inference），用于生产环境的大型语言模型服务工具：https://github.com/huggingface/text-generation-inferenceHugging Face 的开源的大型语言模型用户界面 Chat UI：https://github.com/huggingface/chat-ui Llama 2模型：https://huggingface.co/meta-llama 使用 Autotrain 对 Llama 2 进...
-LLaMA 2与RLHF的调谐有可能增强模型的操纵性。 -有些HuggingFace模型是使用Apache或BSD许可证的开源。 -量化和微调可在A40或RTX3090等GPU上执行。 -LLaMA型号与DeepSpeed-Cap兼容,可用于训练和发球。 -llama.cpp存储库支持以GGML格式运行llama模型。 -OIG数据集适用于LLaMA模型微调。 -FastChat和Oobabooga是支持...
在输出中，您应该看到您的 Hugging Face 用户名。步骤3：加载模型和分词器 引入Llama模型及其分词器 from transformers import AutoTokenizermodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model, use_auth_token=True)提醒一下，我们正在使用针对聊天机器人进行微调的 Llama 2 ...
这个开源AI助手的推出为用户提供了一个强大而灵活的工具,可以进行自定义和个性化的开发。通过Hugging Chat Assistants,您可以打造自己专属的聊天助手,满足各种应用场景和需求。总之,Hugging Face的开源AI助手为用户带来了令人兴奋的创造和探索机会。下面来聊一聊如何使用吧。
例如，如果您有一个在“LLaMA-7B”上微调的模式。搜索模型并向下滚动以查看模型的各种实现。结论 总之，本博客提供了一个快速简便的教程，介绍如何在短短 5 分钟内使用 Hugging Face 和 Gradio 创建 AI 聊天机器人。通过分步说明和可自定义的选项，任何人都可以轻松创建他们的聊天机器人。这很有趣，我希望你学到...
例如,如果您有一个在“LLaMA-7B”上微调的模式。搜索模型并向下滚动以查看模型的各种实现。 结论 总之,本博客提供了一个快速简便的教程,介绍如何在短短 5 分钟内使用 Hugging Face 和 Gradio 创建 AI 聊天机器人。通过分步说明和可自定义的选项,任何人都可以轻松创建他们的聊天机器人。
georgesung/llama2_7b_chat_uncensored · Hugging Face 该内容详述了George Sung开发的Llama-2 7B聊天机器人模型的创建和训练过程,该模型使用了未经过滤的数据进行训练,可能会带来更自然、更不受限制的对话能力。训练过程采用了QLoRA,这是一种用于高效微调的方法,并且在一台24GB的NVIDIA A1... 内容导读 该内容详...
因此，Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 介绍了如何使用 PyTorch FSDP 和 Q-Lora，并在 Hugging Face 的 TRL、Transformers、peft 和 datasets 等库的帮助下，对 Llama 3 进行微调。除了 FSDP，作者还对 PyTorch 2.2 更新后的 Flash Attention v2 也进行了适配。微调主要步骤如下：设置开发环境创建并加载数据...