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/llama.cpp 本文要下载的大模型:https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF 它上面也是会介绍如何下载模型的 安装所需的软件库 pkginstalltur-repo libopenblas libandroid-execinfo ...
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...
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/llama.cpp本文要下载的大模型:https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF 它上面也是会介绍如何下载模型的 安装所...
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 收起 前言 首先截图一下我的小米手机的配置 我这个...
下图将 Llama 2-Chat 模型的人类评估结果与开源和闭源模型进行比较:结果显示,Llama 2-Chat 模型在单回合和多回合提示上均显著优于开源模型。特别是,Llama 2-Chat 7B 模型在 60% 的提示上胜过 MPT-7B-chat 模型。而 Llama 2-Chat 34B 模型在与容量相当的 Vicuna-33B 和 Falcon 40B 模型对战中,总体胜率超过...
Llama 2 是一个预训练和微调的大型语言模型系列,参数规模从7B到70B不等,相当庞大吧! 与Llama 1相比,它有了显著的改进。 Llama 2 支持4096上下文窗口,70B参数版本使用了分组查询注意力(GQA),提升了推理性能。 更让人兴奋的是,Llama 2还推出了Code Llama,这是专门为代码设计的一系列语言模型。
本章节为低精度训练篇的第二章的上部分,简单介绍了半精度,并介绍了如何进行半精度模型训练,最后以LLaMA2-7B为例进行了代码实战,过程中介绍了很多琐碎的细节,希望大家一定要看到最后!代码将在视频过审后更新在github上,地址:https://github.com/zyds/transformers-code ,有需要的小伙伴可以自取,别忘了点个star喔!
12月初，阿里云宣布正式开源720亿参数的大语言模型通义千问Qwen-72B，Qwen-72B在10个权威基准测评创下开源模型最优成绩，成为业界最强开源大模型，性能超越开源标杆Llama 2-70B和大部分商用闭源模型，可适配企业级、科研级的高性能应用。阿里云是国内最早开源自研大模型的科技企业，今年8月以来陆续开源了Qwen-7B、Qwen...
本文详细介绍了如何通过Termux、Tailscale和Hugging Face在小米手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型的过程。首先，确保手机配置适中，安装Termux并设置SSH服务。接着，利用Tailscale组建局域网，实现跨设备访问。在Tailscale.com注册账号并安装客户端，对于安全考虑，可选择开源的Headscale替代。通过Termux获取...
本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调,使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是:meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1及roberta-large。 使用的硬件 节点数: 1 每个节点的 GPU 数: 1 GPU 类型: A6000 ...