2. 使用colab一键部署LLaMA 2 3. 使用LLaMA 2写代码、聊天 2023年7月18日,Meta与微软合作,宣布推出LLaMA的下一代产品——Llama 2,并免费提供给研究和商业使用。Llama 2是开源的,包含7B、13B和70B三个版本,预训练模型接受了 2 万亿个 tokens 的训练,上下文长度是 Llama 1 的两倍(4096 tokens)。其微调模型接...
[1] Llama-2-7b-4bit推理Llama-2-7b-4bit推理 - 哔哩哔哩 [2] 原始Kaggle Notebook链接:Chinese-Llama-2-7b-4bit | Kaggle 附注 在实际使用中,Qwen 7B比ChatGLM3-6B和Baichuan13B,在对话摘要任务的zero-shot效果要好。 而且,Qwen7B-int4效果似乎还可以。
LlaMa2 Colab 下载使用 实践说明 环境是Google colab,免费的GPU环境,记得一定要先设置为GPU(关键!不然会在 float16 精度方面报错) 这里用的是 meta 官方基于 llama2 微调后的 code llama 7b 版本,速度较快,13b就需要等挺久 这里引用的是 huggingface 的版本,参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV1j94y...
创建Llama管道:准备模型以生成响应。 为Llama 2格式化提示:准备正确提示结构的消息。 生成Llama响应:创建一个函数,根据聊天历史获取响应。 通过Gradio的聊天界面与Llama互动:提示模型回答问题并探索其功能。 前提条件 在看代码之前,需要花2分钟来完成以下3个必要步骤: 确保将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。...
我们可以使用 7B 和 13B 模型进行文本/代码补全或填充。下述代码演示了如何使用 pipeline 接口来进行文本补全。运行时，只需选择 GPU 即可在 Colab 的免费 GPU 上运行。from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf")...
北方的郎:Maxime LLM实践.1:在Colab Notebook中微调LLama 2 北方的郎:Maxime LLM实践.2:微调LLM入门 北方的郎:Maxime LLM实践3:通过直接偏好优化(DPO)对 Mistral-7b 进行微调 北方的郎:Maxime LLM实践4:使用 mergekit 合并大型语言模型,搞出来的模型直接SOTA 北方的郎:Maxime LLM实践.5:使用 MergeKit 创建混合...
在13B 和 7B 版本中,13B 版本更强大,但需要一些压缩(量化或降低浮点精度)才能适合单个中档 GPU。 幸运的是,Llama cpp 库使这变得相当简单! 托管Llama 2 API 的基本概要如下: 使用Google Colab 免费访问 Nvidia T4 GPU! 使用Llamacpp将 Llama 2 模型压缩并加载到 GPU 上。
为Llama 2格式化提示:准备正确提示结构的消息。 生成Llama响应:创建一个函数,根据聊天历史获取响应。 通过Gradio的聊天界面与Llama互动:提示模型回答问题并探索其功能。 前提条件 在看代码之前,需要花2分钟来完成以下3个必要步骤: 确保将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。在顶部菜单中转到 “Runtime” -> ...
采用Colab上的 T4 GPU,由于仅具有有限的 16 GB VRAM,这几乎足够存储 Llama 2–7b 的权重,这意味着无法进行完全微调,我们需要使用像 LoRA 或 QLoRA 这样的参数高效微调技术。 在这里,我们使用 QLoRA 技术以 4 位精度微调模型并优化 VRAM 使用。为此,我们直接使用 Hugging Face 生态系统中的 LLM 库:transformers...
为了在简单硬件上高效地训练Llama 2并展示如何在单个NVIDIA T4(16GB - Google Colab)上对Llama 2的7B版本进行微调,我们可以利用Hugging Face生态系统中提供的工具。 一个可行的方法是使用QLoRA和trl中的SFTTrainer。通过使用SFTTrainer(https://huggingface.co/docs/trl/v0.4.7/en/sft_trainer),我们可以指导微调Lla...