启动LLaMA2-7B PTD预训练脚本: examples/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh bash examples/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh 微调 5.1 准备微调数据集 下载微调数据集这里 # 下载数据集mkdirfinetune_datasetcd./finetune_dataset wget https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/tra...
Chinese-llama-2-7b大约在12.5g左右,模型是被汉化过。 模型下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1AB-QphUwGA0kKCRzOOj7Jg !!!模型下载好以后,需要解压到一键一键安装包里里面的models文件夹里面 上述工作做好以后,我们打开start_Windows,会进入到聊天界面,打开model界面 选择Chinese-llama-2-7b模型,点击lo...
第二步,模型初始化和下载 model="codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf"## 感兴趣的可以换成其他模型试试tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model)## 自动下载并加载模型的分词器## 生成本文pipeline=transformers.pipeline("text-generation",## 管道类型model=model,torch_dtype=torch.float16,## 设置模型的...
'Chinese Llama 2 7B - 开源社区第一个能下载、能运行的中文 LLaMA2 模型' LinkSoul-AI GitHub: github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b #开源# #机器学习# û收藏 96 12 ñ66 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... AI博主 3 公司 北...
https://huggingface.co/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b 文件传输太慢了 唉将大文件拆分为小文件并存在三个数据集里面,使用之前需要自己在终端合并&恢复数据集1* https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/232635 额外包含模型小文件 Chinese-Llama-2...
Atom-7B是一个基于Llama2架构的预训练语言模型,Llama中文社区将基于大规模中文语料,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。通过以下数据来优化Llama2的中文能力: 说明:除了网络数据和竞赛数据集这2个没有提供链接,其它的4个都提供了数据集的链接。
6G内存运行Llama2-Chinese-7B-chat模型 详细的介绍: GitHub - LlamaFamily/Llama-Chinese: Llama中文社区,最好的中文Llama大模型,完全开源可商用github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese 第一步: 从huggingface下载 Llama2-Chinese-7b-Chat-GGML模型放到本地的某一目录。 第二步: 执行python程序 git clone https...
Qianfan-Chinese-Llama-2-7B是千帆ModelBuilder团队在Llama-2-7b基础上的中文增强版本,在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调用的...
Llama-2-7b-chat由Meta AI研发并开源,在编码、推理及知识应用等场景表现优秀,Llama-2-7b-chat是高性能原生开源版本,适用于对话场景。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档、查看在线调...
#一、下载`llama.cpp`以及`llama2-7B`模型文件 [llama.cpp开源社区](https://github.com/ggerganov), 目前只有一个问题, 就是网络, 如果你不能连接`github`, 那么就不用往下看了. 从网站下载最新的`Releases`包, 解压即可. 我是用比较笨的方法, 下载源代码编译的, 这个比较抽象, 如果运气好, `CMAKE`...