2. 将模型转换为Hugging Face支持的格式 pip install git+https://github.com/huggingface/transformerscd transformerspython convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /path/to/downloaded/llama/weights --model_size 7B --output_dir models_hf/7B 现在，我们得到了一个Hugging Face模型，可以利用Hugg...
Building wheelforfire (setup.py) ...doneCreated wheelforfire: filename=fire-0.5.0-py2.py3-none-any.whl size=116932 sha256=a1979d2f83c456cf45983c89f91b872a10b21246459cf304d2a4a47cf5daad8b Storedindirectory: /root/.cache/pip/wheels/90/d4/f7/9404e5db0116bd4d43e5666eaa3e70ab53723e1e3...
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion_cn.py --ckpt_dir /home/model_zoo/LLM/llama2/Llama-2-7b --tokenizer_path /home/model_zoo/LLM/llama2/Llama-2-7b/tokenizer.model --max_seq_len 2048 --max_batch_size 4 「输出结果:」 > initializing model parallel with size 1 > in...
:llama_model_quantize_internal: model size = 13217.02 MB llama_model_quantize_internal: quant size = 3773.70 MB 执行最终的模型: ./main -m models/chinese-alpaca-2-7b/chinese-alpaca-2-7b-ggml-model-q4_0.bin -n 256 --repeat_penalty 1.0 --color -i -r "User:" -f prompts/chat-with...
llamalab-chaos create-image --format=raw --file=/path/to/linux.img --size=4G --append="quiet panic_on_panic=1 panic_on_assert=1" --qemu-guest-agent这个命令将会创建一个名为“linux.img”的Linux镜像文件,并将其格式化为RAW格式。你可以将“/path/to/linux.img”替换为你想要保存镜像的路径和...
很多模型模型，如Yi-34B、Llama2-70B等模型都有对应的GGUF版本，这些版本都模型除了文件名多了GGUF外...
由于我们将在本地运行LLM,所以需要下载量化的lama-2 - 7b - chat模型的二进制文件。 我们可以通过访问TheBloke的Llama-2-7B-Chat GGML页面来实现,然后下载名为Llama-2-7B-Chat .ggmlv3.q8_0.bin的GGML 8位量化文件。 下载的是8位量化模型的bin文件可以保存在合适的项目子文件夹中,如/models。
Loading vocab file/app/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b/tokenizer.modelparams:n_vocab:32000n_embd:4096n_mult:256n_head:32n_layer:32Writing vocab...[1/291]Writing tensor tok_embeddings.weight|size32000x4096|typeUnquantizedDataType(name='F32')[2/291]Writing tensor norm.weight|size4096|typeUnquanti...
11008]) and type: torch.float16Processing variable: layers.0.feed_forward.w3.weight with shape: torch.Size([11008, 4096]) and type: torch.float16Processing variable: layers.0.attention_norm.weight with shape: torch.Size([4096]) and type: torch.float16...Done. Output file: ...
2 --save_strategy steps --preprocessing_num_workers 10 --save_steps 500 --eval_steps 500 --save_total_limit 2000 --seed 42 --disable_tqdm false --ddp_find_unused_parameters false --block_size 4096 --overwrite_output_dir --report_to ...