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...
我从Hugging Face存储库TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML中下载了llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin权重。在运行较大的模型时,请确保您有足够的磁盘空间。 最后,运行LLaMA2模型的推理。 ./main -m /llama.cpp/main -m /mnt/client_sharedfolder/llama/llama-2-7b-chat/ggml-model-q4_0.bin --temp 0...
3、下载lama-2 - 7b - chat GGML二进制文件 由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保...
确保在安装过程中没有误选或取消勾选相关组件。 运行Llama2-Chinese-7b-Chat安装完成后,您可以打开Llama2-Chinese-7b-Chat应用程序。初次运行时,程序可能会提示您进行一些初始设置,如选择语言、创建账户等。按照个人需求进行相应配置。 使用Llama2-Chinese-7b-Chat完成初始设置后,您就可以开始使用Llama2-Chinese-7b-C...
--ckpt_dir llama-2-7b-chat/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 512 --max_batch_size 6 指令的时候遇到的一些报错问题: 1-报错“TypeError: can only concatenate str (not "int") to str” 说在llama/llama/路径下的generate.py中的165行: ...
有8 GB RAM 的 Raspberry Pi 允许我们运行7B LLaMA-2 GPT[1]模型,其在 4 位量化模式下的内存占用约为 5 GB。 有2 或 4 GB RAM的设备允许我们运行像TinyLlama-1B[2]这样的较小模型。这个模型也更快,但正如我们稍后将看到的,它的答案可能有点不那么“聪明”。
目前，普通用户可以在线体验「Chinese Llama-2 7B Chat」。试用地址：https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b 比如你能够以英文提问，并让它用中文回答：或者直接中文对话，它也能以中文实现准确、流畅的回答：主打的就是一个中英文灵活切换：有人已上手，表示运行良好：图源：https://twitter....
下载完之后,运行download.sh. 然后download.sh会要求首先输入邮件里的下载地址。输入之后,它会询问要下载哪些模型,我们可以选择下载7b,13b,70b,7b-chat, 13b-chat, 70b-chat这六种模型。如果都想下载,就直接回车就可以了。 其中7b的模型只有一个文件consolidated.00.pth,大小为12.55GB。而13b的模型是2个文件consol...
1.使用GPT4All运行本地聊天机器人 GPT4All提供了Windows、macOS和Ubuntu版本桌面客户端的下载,以及在系统上运行不同模型的选项。总的说来,其设置并不复杂。 首次在打开GPT4All桌面应用时,您将看到约10个(截至本文撰写时)可下载到本地运行的模型选项,其中就包含了来自Meta AI的模型Llama-2-7B chat。如果您有API...
Llama2-7B-Chat大模型微调实战 Llama2系列是Meta开发并公开的大型语言模型(LLMs),有7B、13B和70B三种不同参数大小的模型,每种参数大小分别对应一个预训练和一个微调的版本。 微调版本称为Llama2-Chat,使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对对话进行了优化。相比于 Llama1,Llama2的训练数据多了 40%,上下文长度翻倍,...