最近,Hugging Face Spaces 上发布了用于 HuggingChat 的 Docker 模板。这样一来每个人都可以轻松部署和自定义自己的 HuggingChat 实例了。你可以在这里基于众多大语言模型 (包括 Llama 2) 创建自己的实例。 HuggingChat Space 如何寻找最佳模型? Hugging Face 设立了一个大语言模型排名。该排名是通过社区提交的模型在...
2.2 从“Model Choice” 字段中选择你想要训练的 LLM,你可以从列表中选择模型或直接输入 Hugging Face 模型卡的模型名称,在本例中我们使用 Meta 的 Llama 2 7B 基础模型,你可从其模型卡处了解更多信息。(注意: LLama 2 是受控模型,需要你在使用前向 Meta 申请访问权限,你也可以选择其他非受控模型,如 Falcon)...
LLaMA 2 是一个由 Meta 开发的大型语言模型,是 LLaMA 1 的继任者。LLaMA 2 可通过 AWS、Hugging Face 等提供商获取,并免费用于研究和商业用途。LLaMA 2 预训练模型在 2 万亿个标记上进行训练,相比 LLaMA 1 的上下文长度增加了一倍。它的微调模型则在超过 100 万个人工标注数据下完成。 这篇博客包含了所有的...
总结来看，Hugging Face 的 Model Hub 与 GitHub Models 均为开发者提供了前沿开源模型的快速体验平台。但是，GitHub 目前更多是瞄准科技大厂的开源基座模型，尚未将已在其平台开源的其他优质模型纳入考虑。反观 Hugging Face，从模型数量到覆盖的应用领域，都远胜于 GitHub。值得一提的是，为了进一步加速研究人员的工作...
虽然在单个 GPU 上使用 Q-Lora 对较小的大语言模型（如 Mistral）进行微调不是难事，但对像 Llama 3 70b 或 Mixtral 这样的大模型的高效微调直到现在仍是一个难题。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 ...
大语言模型的微调一直是说起来容易做起来难的事儿。近日 Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 发表了一篇博客,详细讲解了如何利用 Hugging Face 上的库和 fsdp 以及 Q-Lora 对大模型进行微调。 我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源...
虽然在单个 GPU 上使用Q-Lora对较小的大语言模型(如 Mistral)进行微调不是难事,但对像 Llama 3 70b 或 Mixtral 这样的大模型的高效微调直到现在仍是一个难题。 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...
完成以上步骤后，开发者只需点击 “Deploy to Hugging Face” 按钮，并输入 SambaNova 的访问令牌，几秒钟后，功能齐全的 AI 聊天机器人便会在 Hugging Face 的 Spaces 平台上上线。这一一键式部署的改变，彻底革新了企业 AI 开发的方式。SambaNova 的 ML 增长负责人 Ahsen Khaliq 在接受媒体采访时表示，这种方法...
大语言模型的微调一直是说起来容易做起来难的事儿。近日 Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 发表了一篇博客,详细讲解了如何利用 Hugging Face 上的库和 fsdp 以及 Q-Lora 对大模型进行微调。 图片 我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等...
今天,Meta发布的Llama 2在人工智能领域掀起了新的波澜。这一包含了一系列最先进的开放大语言模型的版本,不仅显著改进了前代Llama 1的不足,更在Hugging Face平台上实现了全面集成,为开发者们提供了丰富的资源和工具。 Llama 2的显著特点 Llama 2的发布,标志着在语言模型领域的又一次重大突破。其预训练模型在多个方...