pip install transformershuggingface-cli login 下面是如何使用 transformers 进行推理的代码片段:from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)pipeline = transformers.pipeline("text-generation", model...
huggingface-cli login 下面是如何使用transformers进行推理的代码片段: from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model,torch_dtyp...
使用llama-2-7b-hf模型无需进行模型转换,当选择llama-2-7b模型需要将llama-2-7b模型转换为HuggingFace 格式。 使用huggingface transformers提供的脚本convert_llama_weights_to_hf.py,将原版llama模型转换为HuggingFace格式。 同时需要将原版llama-2-7b的tokenizer.model放在--input_dir指定的目录,其余文件放在${input_...
7B & 13B 使用与 LLaMA 1 相同的架构,并且是商业用途的 1 对 1 替代 简介 7B、13B & 70B 参数版本 70B模型采用分组查询注意力(GQA) 聊天模型可以使用工具和插件 LLaMA 2-CHAT 与OpenAI ChatGPT效果一样好 发布在HuggingFace:https://huggingface.co/meta-llama 公告:https://ai.meta.com/llama/ 论文:http...
在文本生成推理方面，HuggingFace 提供了如下 GPU 建议：对于 7B 模型，建议选择 "GPU [medium] - 1x...
下图为 Llama 2-Chat 的训练 pipeline。Meta 在偏好数据上训练奖励模型,然后用强化学习对其进行优化,以提高模型质量。 偏好数据 Nathan Lambert 表示,通过 Meta 发布的论文,他证实了一个谣言,即Meta 赞同奖励模型是 RLHF 的关键,也是模型的关键。为了获得一个好的奖励模型,Meta 不得不努力收集偏好数据,这些数据远远...
特别是,Llama 2-Chat 7B 模型在 60% 的提示上胜过 MPT-7B-chat 模型。而 Llama 2-Chat 34B 模型在与容量相当的 Vicuna-33B 和 Falcon 40B 模型对战中,总体胜率超过 75%。 图11 报告了不同的 SFT 和 RLHF 版本在安全性和有用性两个维度上的进展:...
现在在 Hugging Chat 可以尝试免费使用 Llama 2 70B 聊天模型(在页面右上角选择模型 Llama-2-70b-chat-hf 即可),享受超快的推断速度、网络搜索功能! 👉http://hf.co/chat 这个项目由以下技术支持: 文本生成推理(Text-generation-inference),用于生产环境的大型语言模型服务工具:https://github.com/huggingface/...
特别是,Llama 2-Chat 7B 模型在 60% 的提示上胜过 MPT-7B-chat 模型。而 Llama 2-Chat 34B 模型在与容量相当的 Vicuna-33B 和 Falcon 40B 模型对战中,总体胜率超过 75%。 图11 报告了不同的 SFT 和 RLHF 版本在安全性和有用性两个维度上的进展:...
I am using huggingface transformer API and meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf model to generate responses in an A100. I find out that it can generate response when the prompt is short, but it fails to generate a response when the prompt is long. The max_length is 4096 for meta-llama/Llama...