通过pip进行安装huggingface_hub pip3installhuggingface_hub 然后就可以直接在代码中调用,下面的代码也是举例子,具体的参数在使用时可以取查询一下 from huggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="tatsu-lab/alpaca_eval", repo_type='dataset') 或者也可以通过huggingface-cli 命令行进行下载模...
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...
原始Llama.CPP是用 C++ 编写的,但我将使用 Python 库,它更容易使用。 开源仓库地址:https://github.com/ggerganov/llama.cpp本文要下载的大模型:https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGUF 它上面也是会介绍如何下载模型的 安装所需的软件库 pkg install tur-repo libopenblas libandroid-execinfo...
这是原始格式的 LLama 模型参数,不能直接用 transformers 库调用。HuggingFace也提供了带后缀 -hf 的模型,但是申请之后不会立刻批复。如果想手动转换的话,可以用配套脚本convert_llama_weights_to_hf.py。 以下是我的转换命令: python convert_llama_weights_to_hf.py --input_dir llama-2-7b/ --model_size 7...
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...
通过termux tailscale huggingface 来手把手一步一步在手机上部署LLAMA2-7b和LLAMA2-70b大模型,前言首先截图一下我的小米手机的配置我这个配置其实一般,当时主要为了存储空间大,而我对配置要求又不高,买的。在手机上安
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ...
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....
相信大家很想了解关于 Llama 2 的更多信息,除了官方公开的技术资料外,来自 Huggingface 的机器学习科学家 Nathan Lambert 根据论文内容也为我们整理了一份详细的资料,文章还融入了他自己的见解。 Llama 2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ ...
花500刀“调教”的70亿参数模型,打败700亿参数的Llama 2! 且笔记本就能轻松跑,效果媲美ChatGPT。 重点:免费、不要钱。 HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B,鲨疯了。 其底层模型是前段时间爆火、由有着“欧洲OpenAI”之称的Mistral AI打造的开源大模型Mistral-7B。