我们的微调LLMs,名为Llama-2-Chat,专为对话用例进行了优化。在我们测试的大多数基准测试中,Llama-2-Chat 模型的性能优于开源聊天模型,并且在我们的人类评估中,在有用性和安全性方面与一些流行的闭源模型(例如ChatGPT和PaLM)相当。 模型开发者Meta 变种Llama 2 提供了一系列参数大小——7B、13B和70B——以及预...
立即体验 部署llama2-7b-chat-hf模型(CPU版本)需要按照以下步骤进行: 获取模型:首先,您需要从GitHub上获取llama2-7b-chat-hf模型的代码仓库。可以使用git clone命令来克隆或下载代码仓库,例如:git clone <repository_url>。请将<repository_url>替换为实际的代码仓库URL。 安装依赖:进入代码仓库所在的文件夹,然后执...
The error is as below: Traceback (most recent call last): File "/home/jwang/ipex-llm-jennie/python/llm/example/CPU/HF-Transformers-AutoModels/Model/llama2/./generate.py", line 65, in output = model.generate(input_ids, File "/root/anaconda3/envs/jiao-llm/lib/python3.9/site-packages/...
python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir raw-llama2-7b --output_dir llama2_7b_hf raw-llama2-7b文件夹内容: llama2_7b_hf转换文件内容:
BASE_MODEL = “meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf” model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE_MODEL, torch_dtype = “auto”, device_map=‘auto’) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL) prompt = [{“role”: “user”, “content”: “To ensure the AI chatbots to promo...
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 简单来说就是访问 huggingface 的国内镜像网站,而不去访问国外的 huggingface 网站。 执行完上面两步后,执行: huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf --local-dir . ...
如GPEQ论文所示,量化方法可以在减少VRAM使用的情况下保持质量,但如果CPU和GPU之间的数据传输成为瓶颈,Llama 2 7b的运行效率将面临风险。鉴于LLaMA模型可以在消费者级硬件上运行,并通过微调实现ChatGPT级性能,因此优化系统架构以支持模型的需求而不影响响应能力至关重要。为了缓解CPU卸载的潜在问题,开发人员应该考虑优化...
部署HF的应用到阿里云,应用地址:https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/llama-2-7b-chat git clone后的文件: [图片上传失败...(image-5bb143-1705841574674)] 在阿里云PAI,申请DSW使用期GPU资源。 [图片上传失败...(image-a8dcd4-1705841741227)]...
If you need more information regarding the topic, you can reply with what furhter information could help", ## add the description of what I want it to work on query_wrapper_prompt = "<|USER|>{query_str}<|ASSISTANT|>", tokenizer_name="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", model_name="...
./main-m./models/7B/ggml-model-q4_0.gguf-n128 此步可以省略,直接下载别人转换好的量化模型即可。https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7b-Chat-GGUF 运行 命令行交互模式 ./main-m./models/llama-2-7b.Q4_0.gguf-i-n256--color