在本地运行 internlm2_5-7b-chat 并启动兼容 OpenAI 的 API 服务 第一步:通过以下命令行安装 WasmEdge[5] 第二步:下载internlm2_5-7b-chatGGUF 文件[6]。由于模型大小为5.51G,下载可能需要一段时间。 第三步:下载一个 API server 应用。它也是一个可以在多种 CPU 和 GPU 设备上运行的跨平台可移植 W...
并运行python /root/autodl-tmp/model_download.py执行下载,模型大小为 14GB,下载模型大概需要 2 分钟。 importtorchfrommodelscopeimportsnapshot_download,AutoModel,AutoTokenizerimportosmodel_dir=snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b',cache_dir='/root/autodl-tmp',revision='master')...
如图显示了 SFT 数据主题的详细分布。为了便于对这些各种任务进行多功能表示,将数据样本转换为ChatML(Cha) 格式。7B 和 20B 模型均使用AdamW优化器进行一个 epoch 的训练,初始学习率为 4e^-5。 COOL RLHF 人类反馈的强化学习 (RLHF) (Christiano,2017;Ouyang,2022) 是大语言模型域的一种创新方法。通过结合人类...
确保按照上述步骤正确安装 OpenCompass 并准备好数据集后,可以通过以下命令评测 InternLM-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能。 OpenCompass 默认并行启动评估过程,我们可以在第一次运行时以 --debug 模式启动评估,并检查是否存在问题。在 --debug 模式下,任务将按顺序执行,并实时打印输出。 代码语言:javascript...
InternLM2 ,即书生·浦语大模型第二代,开源了面向实用场景的70亿参数基础模型与对话模型 (InternLM2-Chat-7B)。模型具有以下特点: 有效支持20万字超长上下文:模型在20万字长输入中几乎完美地实现长文“大海捞针”,而且在 LongBench 和 L-Eval 等长文任务中的表现也达到开源模型中的领先水平。 可以通过 LMDeploy...
一、D2-InternLM-Chat-7B模型简介 D2-InternLM-Chat-7B是一款基于Transformer架构的大型语言模型,拥有超过70亿个参数。它经过大量的语料库训练,具备了丰富的语言知识和理解能力。该模型能够生成连贯、自然的对话,与用户进行无障碍的沟通。 二、实战演示:D2-InternLM-Chat-7B智能对话功能 为了更好地让大家了解D2-...
MindIE多卡推理internlm2-7b-chat报错 二、软件版本: scend-cann-kernels-310p_8.0.T16 Ascend-cann-toolkit_8.0.T16 Ascend-mindie_1.0.T60 Ascend-cann-nnal_8.0.T16 三、测试步骤: xxxx 四、日志信息: scend-cann-kernels-310p_8.0.T16 Ascend-cann-toolkit_8.0.T16 ...
首先需要安装魔搭社区,用来加载模型: !pip install modelscope 接着加载7b型号的模型: frommodelscopeimportsnapshot_download,AutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorch model_dir=snapshot_download("Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,device_map="auto...
7a269bb6| 基于【OpenMind】新增Internlm2-chat-7b模型脚本 Please check theFAQsfirst. You can clickhereto sign the CLA. After signing the CLA, you must comment "/check-cla" to check the CLA status again. 表态 qu_yueze2024年12月21日 ...
# InternLM2-7B-chat langchain 接入InternLM2 ,即书生·浦语大模型第二代,开源了面向实用场景的70亿参数基础模型与对话模型 (InternLM2-Chat-7B)。模型具有以下特点:- 有效支持20万字超长上下文:模型在20万字长输入中几乎完美地实现长文“大海捞针”,而且在 LongBench 和 L-Eval 等长文任务中的表现也达到开源...