本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。 二、准备工作 1、登入PAI并下载 Llama-2-7B-Ch...
启动text-generation-webui,要添加 --api 参数 github官方仓库解释 python server.py --listen-host 0.0.0.0 --listen-port 7866 --listen --api 官方仓库提供了chat调用的example代码 https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/blob/main/api-examples/api-example-chat.py 二、语言模型启动器text-...
You can run Llama 2 with ourofficial Python client: importreplicate output = replicate.run("replicate/llama-2-70b-chat:2c1608e18606fad2812020dc541930f2d0495ce32eee50074220b87300bc16e1",input={"prompt": ...} )# The replicate/llama-2-70b-chat model can stream output as it's running.# ...
运行上面的Python脚本后,向量存储将被生成并保存在名为'vectorstore/db_faiss'的本地目录中,并为语义搜索和检索做好准备。 2、设置提示模板 我们使用lama-2 - 7b - chat模型,所以需要使用的提示模板。 一些chat的模板在这里不起作用,因为我们的Llama 2模型没有针对这种会话界面进行专门优化。所以我们需要使用更加...
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。 二、准备工作 1、登入PAI并下载 Llama-2-7B-Ch...
托管API 通常有两个主要端点(endpoint): 1. completion:生成对给定 prompt 的响应。 2. chat_completion:生成消息列表中的下一条消息,为聊天机器人等用例提供更明确的指令和上下文。 token LLM 以称为 token 的块的形式来处理输入和输出,每个模型都有自己的 tokenization 方案。比如下面这句话: ...
例如,用户可以使用Python的Hugging Face库来获取LLama模型。首先,用户需要安装Hugging Face库,然后使用该库提供的API来获取LLama模型。这种方法虽然需要一定的编程知识,但可以更好地理解和掌握模型的使用。重点词汇或短语3:应用场景与存在的问题通过非官方渠道获取LLama模型的应用场景非常广泛。例如,某些研究人员可能需要使用...
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实践适合需要定制化微调模型,并追求模型调优效果的开发者。 一、运行环境要求 Python环境3.9以上,GPU推荐使用A100(80GB),该资源比较紧俏,建议多刷新几次。
说明:目前官方还没有提供UI界面或是API脚本代码给咱使用,还没法进行对话交互,如果有懂python的友友,可以自行加个UI界面,欢迎大家留言讨论。 4.下载更多模型 llama代码里有download.sh脚本可以下载其他模型,但是下载需要的URL需要自行获取。下载步骤如下: