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...
它们背后都是基于 Hugging Face 的TGI框架,该框架也支撑了HuggingChat,我们会在下文分享更多相关内容。 推理 本节,我们主要介绍可用于对 Llama 2 模型进行推理的两种不同方法。在使用这些模型之前,请确保你已在Meta Llama 2存储库页面申请了模型访问权限。 **注意: 请务必按照页面上的指示填写 Meta 官方表格。填完...
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 12 个开放模型 (3 个基础模型以及 3 个微调模型,每个模型都有 2 种 checkpoint: 一个是 Meta 的原始 checkpoint,一个是 transformers 格式的 checkpoint)。以下列出了 Hugging Face 支持 Llama 2 的主要工作: Llama 2 已入驻 ...
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 AutoTokenizer model = "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...
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 ...
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 fromtransformersimportAutoTokenizer model="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 的 7B 参...
X-Gen 在 Meta 推出的更为引人注目的新的 LLaMA-2 家族的阴影下显得有些黯然失色。LLaMA-2 是 Meta 推出的一个新的模型系列,规模从 7B 到 70B 不等,这些模型是在 2 万亿个「来自公开来源的词元」上训练而成的,采用了宽松的社区许可证,并经过了人类偏好的精细调整(RLHF),即所谓的对齐过程。
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
鉴于LLaMA模型可以在消费者级硬件上运行,并通过微调实现ChatGPT级性能,因此优化系统架构以支持模型的需求而不影响响应能力至关重要。为了缓解CPU卸载的潜在问题,开发人员应该考虑优化数据传输过程或使用替代量化技术等策略,以平衡记忆节省与计算需求。对于Llama 2 7b模型在资源密集型环境中的实际应用来说,它必须在不牺牲...
model_id = "TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML" device = "cpu" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, model_type="llama", lib="avx2", hf=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf") def get_prompt(message: str, chat_history: list[...