大致知道了如何使用 huggingface 后,我们就来实际操作一下,这里准备的大模型是 Llama.CPP。 它非常适合在不同的硬件上测试 LLM。Llama.CPP几乎可以在任何地方工作——CPU、CUDA 或 Apple 芯片上。原始Llama.CPP是用 C++ 编写的,但我将使用 Python 库,它更容易使用。 开源仓库地址:https://github.com/ggerganov...
发布之初, Llama -2-70B-Chat 迅速登顶 Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard。 可以说, Llama 2 是 Llama 1 模型的延续,不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。 Meta 的这一发布,对于开源来说是一个巨大的飞跃,但对于闭源提供商来说却是一个巨大的打击,因为这个...
那么,计算最优扩展在实践中效果如何呢?在下图中,如果你给它们足够的「思考时间」,规模很小的 1B 和 3B Llama Instruct 模型在具有挑战性的 MATH-500 基准上,超越了比它们大得多的 8B、70B 模型。HuggingFace 联合创始人兼 CEO Clem Delangue 表示,在 OpenAI o1 公开亮相仅 10 天后,我们很高兴地揭晓了...
在尝试使用 FSDP 微调 LLaMa 2 70B 时,我们主要遇到了三个挑战: FSDP 会先加载整个预训练模型,然后再对模型进行分片。这样就意味着节点内的每个进程 (即 rank) 都会加载整个 Llama-70B 模型,因此需要 7048 GB ~ 2TB 的 CPU 内存,这个算式中 4 是每个参数所需字节数,8 是每个节点的 GPU 数。这会导致 CPU...
通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型 前言 首先截图一下我的小米手机的配置 我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。 在手机上安装termux app,然后在termux上就可以使用各种命令进行安装和使用,就像在linux操作系统上一样了。
发布之初, Llama -2-70B-Chat 迅速登顶 Hugging Face 的 OpenLLMLeaderboard。 可以说, Llama 2 是 Llama 1 模型的延续,不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。 Meta 的这一发布,对于开源来说是一个巨大的飞跃,但对于闭源提供商来说却是一个巨大的打击,因为这个模型...
3.通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型04-094.通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)04-235.从零在win10上测试whisper、faster-whisper、whisperx在CPU和GPU的各自表现情况05-10 ...
发布之初, Llama -2-70B-Chat 迅速登顶 Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard。 可以说, Llama 2 是 Llama 1 模型的延续,不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。 Meta 的这一发布,对于开源来说是一个巨大的飞跃,但对于闭源提供商来说却是一个巨大的打击,因为这个...
HuggingFace这个Llama 2的在线版本不错,免费的70B模型,推荐试试 http://t.cn/A6NSNGVc http://t.cn/A605mIM2
通过termux tailscale huggingface clash 来手把手一步一步部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型 前言 首先截图一下我的小米手机的配置 我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。 在手机上安装termuxapp,然后在termux上就可以使用各种命令进行安装和使用,就像在linux操作系统上一样了。 再...