接下来，登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。创建和加载数据集 环境设置完成后，我们就可以开始创建和准备数据集了。微调用的数据集应该包含使用者想要解决的任务的示例样本。阅读《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微调 LLM》可以进一步了解如何创建数据集。文章地址：https://www.philschmid.de/fine-tune-...
Eleuther AI 是一个开源的非营利实验室，它发布了一系列名为 Pythia 的大型语言模型（LLMs）。这些模型有不同的规模，全部采用公开数据进行训练，目的是为了帮助研究人员理解大型语言模型训练的不同阶段。有关 Pythia 模型的更多信息，可以通过它们在 Hugging Face 上的 系列合集 查看。MosaicML 公司在两个月后推出...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigfromtrlimportsetup_chat_format# Hugging Face model idmodel_id="codellama/CodeLlama-7b-hf"# or `mistralai/Mistral-7B-v0.1`# BitsAndBytesConfig int-4 configbnb_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True,bnb_4bit...
BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)是BigScience发布的一系列模型,由Hugging Face与法国组织GENCI和IDRIS合作,涉及来自60个国家和250个机构的1000名研究人员。这些模型使用decoder-only transformers,并进行了微小的修改。
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
当前 TGI 助力实现了 HuggingChat，这是 Hugging Face 的开源 LLM 聊天界面。目前这项服务背后是来自 OpenAssistant 的模型。你可以随意和 HuggingChat 聊天，并且使用网页搜索功能来检索当前网页的内容。你还可以为每次响应提供反馈，供模型的作者进行优化训练。HuggingChat 的界面同样也是 开源 的，我们正持续不断完善...
攻击LLM供应链的4个步骤 ·进行这种攻击主要有两个步骤: ·编辑LLM以精准传播虚假信息; 在将其传播到model Hub之前,模拟一个著名的模型提供商,例如Hugging Face; 此时,用户就会在不知不觉中被攻击: ·LLM构建者提取模型并将其插入到他们的基础设施中; ...
使用Hugging Face提供的Model Hub将训练好的模型上传到云端。 配置推理端点的参数,如实例类型、并发量等。 创建推理端点,并等待其创建完成。 使用Hugging Face提供的API接口进行推理请求,获取模型的输出结果。 八、总结与展望 通过本文的介绍,您已经了解了如何使用Hugging Face推理端点部署LLM模型。在实际应用中,您可以...